特集

パラデータの活用に向けて調査データを取得するプロセスのデータのことをパラデータ（paradata）と呼ぶ。

欧米では，
このパラデータを利用して調査を改善するための研究が盛んになってきたが，日本でもパラデータを活用できないのだろうか。
本特集では，
パラデータの命名者であるミック・P・クーパー氏に，パラデータの概念の誕生から今日までの発展についてご寄稿頂いた。その上でパラデータに以前から関心をお持ちだった識者の方々に，日本の調査でのパラデータの活用を述べて頂いた。
前田忠彦氏は，調査員がデータを取得するプロセスを記録したデータである訪問記録の分析例を示す。保田時男氏は，自らの分析経験を振り返りつつ，訪問記録分
析の意義を自省的に検証する。城川美佳氏は，電話調査におけるパラデータ分析の経験からその利用の意義を述べる。大隅昇他 4 名の諸氏は，ウェブ調査におけるパラデータの活用方法と課題を論じる。
冒頭の松本論文では，
これら 5 本の論文の理解を促せるように，
パラデータの基本概念の概説と日本国内の研究状況についての展望を示している。できれば前から順に 6 本全ての特集論文をお読み頂き，
パラデータの活用についてご考察頂きたい。
（松本 渉）

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

4特集

特 集 論 文パラデータの活用に向けてデータ取得プロセスの分析から調査を改善する
松本 渉
関西大学総合情報学部 准教授

調査の新しい地平── CASI方式世論調査』
（日

1

はじめに

2013）が刊行され，2016 年 11 月には社
野・田中，
会調査協会においてもシンポジウム「コンピュー

回収率の低下が叫ばれて久しい。
『社会と調

タ支援型調査の課題と可能性」
が開催された。電査』
第 5 号では特集「回収率を考える」
が組まれ，子的なデータ収集方法の普及は続いている。

篠木（2010）の基調論文で 50 年間の低下傾向が回収率の低下と電子的なデータ収集方法の普示されていた。1950 年代には 8 割から 9 割を維及という2 つを考えた時，回収率の低下，ひいて持していた日本の代表的な社会調査の回収率は，は調査の質の低下の問題を電子的に取得された2008 年には5 割から6 割に低下したのである（篠

データの特質を生かして解決できないかという2010）。統計数理研究所が実施している日本木，

思いに至るのも不思議ではない。電子的なデー

2008 年で 52％（中人の国民性調査の回収率は，

タ収集方法においては，
データ取得プロセスが2009）
2013 年で 50％（中村ほか，
2015）
村ほか，
，

より正確に記録されるためである。実はこのよであるから，回収率が低迷しているということ

うな着想はすでに書籍化されている。2013 年には，現在でも日本の社会調査の特徴であること刊行された書物 Improving Surveys with Para-

は確かである。

data: Analytic Uses of Process Informationがそところで，半世紀前の社会調査との違いを考れであり，同書ではパラデータと呼ばれる調査

えた時，現在の社会調査のもう1つの特徴として，データ取得プロセスのデータを利用して調査をCATI（computer-assisted telephone interview-

改善することを正面から扱っている。

ing）やウェブ調査にみられる電子的なデータ収

本論文では，
まずこのパラデータに関する研集方法の普及があげられる。電話調査のCATIは，究を概観する。その際，日本での調査の状況を

1970 年代の終わりに米国で普及し（鈴木，
2003；

意識しつつ同書を読み解いていく。その上で，

2004）
大隅，
，
日本では1990年代に導入された（鈴

日本国内での研究実践例にふれつつ，日本国内

2014）。ウェブ調査は，市場調査領域でめざ木，のパラデータ研究状況を総括する。最後に，日ましく普及したが，公的統計の領域でも利用が本のパラデータ研究の発展のための課題を示す。

進んだ。2010 年の調査では東京都のみでウェ

22015 年ブ上での回答が可能だった国勢調査は，の調査では全国的にウェブ上での回答が可能とパラデータとは何かなった。コンピュータ支援型の調査方式は，電第 63 回の米国世論調査学会の年次大会（2008

2013 年に『世論話調査以外でも徐々に浸透し，

年開催）は，
パラデータの概念への注目を高めた

社会と調査

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5

であろう。この大会において，Warren J. Mitof-

タはメタデータより広い範囲をカバーすること

sky Innovators Awardの授賞対象とされたのは，になる。また Kreuter（2013）は補助データとパ

Mick P. Couperの功績 Introducing Paradata as

ラデータの関係も述べている。Kreuter（2013）a Tool to Understand Respondent Behavior （回によれば，補助データとは調査データ収集の前

答者行動の理解のためのツールとしてパラデーに提供されるデータであるのに対し，
パラデー

タを導入したこと）であったからである。

タは調査データの収集中に生成されるデータでではパラデータとはそもそも何であろうか。

ある。日本の調査研究者も地域情報等に基づいパラデータとは，
もともとコンピュータ支援型て層化抽出を設計することがあるが，地域の都のデータ収集システムによって副次的（para-）に市化の程度や人口規模といった情報は調査デー生成される調査過程についてのデータの一般的タ収集前に把握されている。これらは補助デーな概念を表すものとして Couper（1998）が取りタということになる。

入れた用語である。しかし，パラデータの概念は，

上記の記述は類似概念との差異を明らかにし

Couper and Lyberg,
調査方法論の研究
（例えば，

ているが，
もう少し具体的に「パラデータとは何

2005; Groves et al., 2005; O Reilly, 2009）で活か」に踏み込んでみよう。Olson and Parkhurst

用されていく過程で定義が拡張され，調査過程（2013）は，測定誤差の評価に有益と考えられるの諸側面や他の調査モードにおけるデータ収集

パラデータの例として，①タイムスタンプ，②キー

場面にも適用され始めた（Kreuter et al., 2010）。

ストローク（キーボードを押して離すこと），③

パラデータの概念はこのように変化してきて

マウスクリック，④行動コード，⑤声の特徴，⑥おり，標準的な定義が固まっているわけではな

調査員による評価の 6 つをあげている。ここで2013 年に至って調査の改善のためい。しかし，

いうタイムスタンプとは個々の質問に対する回にパラデータの分析を利用することを正面か答など調査における何らかの動作の日時であら扱った書物が発刊された。冒頭でとりあげる。キーストロークやマウスクリックなど他のた Improving Surveys with Paradata: Analytic

行動に付随して記録され，回答時間の分析に生Uses of Process Informationである。同書の刊かされる。行動コードは，調査員と調査対象者

行は，パラデータ概念の明確化と体系化についの双方の行動を記号化したものであり，調査員て一定の進展を反映している。

が正確に質問文を読み上げたかどうか，対象者

Kreuter（2013）は，同書の中でパラデー
例えば，が回答の前に質問を投げかけたりしていないか

タの概念と類似概念との違いを明確に指摘してなどである。行動コードも声の特徴も録音に基いる。1 つにはメタデータとパラデータの関係でづきデータ化される。最後の調査員による評価ある。Kreuter（2013）は，メタデータは最終生成

は，日本の調査でも少なからず実施されている物についてのデータであるが，パラデータは最と思われる。2008 年に筆者が中心となって実施

終生成物を生み出すプロセスについてのデータ

した面接調査「市民社会調査」（詳細は，松本・前としている。日本の調査関係者がいうところの2008）でも回答者の「反応の変化はどうでし田，

調査不能（拒否や不在など）は，最終的な調査の545たか」を調査員に尋ねている。その結果は，状況として判明するものであり，回収標本サイ人のうち，「 最初から最後まで好意的だった」

ズとともにメタデータに該当するが，これらが355 人（65％）
「，だんだん好意的になった」137 人

確定するまでに何度か確認する「一時的な不在」

40 人（7％）（25％）
「だんだん迷惑そうになった」，，

といった調査途上の情報はパラデータに該当す「最初から最後まで迷惑そうだった」11 人（2％），

ることになる。そしてこの考え方では，パラデー「無回答」2 人（0％）
であった。実際に実施を終え

社会と調査

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6

特集

パラデータの活用に向けてた面接についての各質問における無回答との関3

連性の分析は，質問文のワーディングや順序の1）

改善方法を考える材料になりうる 。

日本におけるパラデータ研究の展開

Olson and Parkhurst（2013）が列挙した 6 種

手前味噌な話になるが，日本で調査用語とし類のパラデータのうち⑥の「調査員による評価」

2011てのパラデータの利用が確認できるのは，以外は，CAI（computer-assisted interviewing）

年 9 月の統計関連学会連合大会における「パラや CATIあるいはウェブ調査の実施が前提であ2011）
データにみられる不整合について」（松本，

り，
データ収集プロセスがコンピュータ化されてが最 初 である。その後 もパラデ ー タ という用いないと取得しにくい。日本では CATIやウェ語が紹介されることはあったが（例えば，松本，

ブ調査が増えつつあるといっても，まだ PAPI

2014；大隅，2014），
それほど知られた表現とは（paper and pencil interviewing）が主流であり，なっていない。またコンピュータ支援型のデー

イメージをもちにくいかもしれない。いずれにタ収集法の実践例自体が少ないので，
パラデー

しても 6 種類とも具体的に聴き取りをしている

タの研究の蓄積も乏しいのが現状である。しか際か，
ウェブ調査で対象者自身が回答をしていし，前述したようにパラデータの概念は拡張しる際に得られるパラデータである。

てきている ）。当初はコンピュータ支援型のデー
3

これに対して，個々の聴き取りや回答が開始

タ収集方法での生成が想定されていたが，今でするという意味で調査が開始していないが，調は必ずしもコンピュータ化された調査を前提と

査プロジェクト自体は開始しているという意味

しなくなってきた。個別訪問面接調査におけるでは調査のプロセスデータとして得られるパラ調査員の（PAPIでの）訪問記録や電話調査におデータもある。Kreuter and Olson（2013）が，調ける架電記録もパラデータとして位置づけら

査不能による誤差を調べるのに有益なパラデー

れるだけでなく（Kreuter and Olson, 2013 参照），

タとしてあげたものであり，①コールレコード，

調査員による訪問記録や調査員の観察した記録②調査員による観察，③調査員と世帯構成員

もパラデータとして扱われている（Kruter andとのやりとりに関する測定の 3 つが該当する。

Olson, 2013; West and Sinibaldi, 2013）。

コールレコードは，個別訪問面接調査におけるパラデータという用語の利用の有無はともか

調査員の訪問記録（visit record / call record）や

く，PAPIを前提とした調査員の訪問記録や電話

電話調査におけるオペレーターの架電記録（call

調査におけるオペレーターの架電記録の研究実

record）のことであり，日本の PAPIによる社会

践例であれば以前から日本でも存在する。もう調査でもなじみがある。調査員による観察は，少し具体的なイメージを述べよう。通常，調査

前出の調査員による評価と紛らわしいが，調査

票調査で入手するのは回収標本の回答結果（表対象者の住居構造や付近の状況などの情報のこ1）である。しかし，実際 1,000 程度の回収標本でとである。対象者から回答が得られなくても入あっても，電話調査であれば 5,000 近くの電話

2）

手できる点で，調査員による評価とは異なる 。

番号に電話をかけていることがある。5,000 の世帯構成員とのやりとりとは，個別訪問面接調

電話番号別に回答が完了したのか拒否されたの

査・留置調査・電話調査において調査対象者本

かといった最終的な状況を示したのが表 2 であ人以外と接触した場合に生じる現象である。こる。さらに 5,000 の電話番号のうち 1 度の架電

れら 3 つは，日本でもイメージが持ちやすいとで拒否や回答完了が確定することはまれで，通考えられるパラデータといえよう。

常は複数回架電する。そのことを踏まえて全ての架電状況を示したのが表 3 である。面接や留社会と調査

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7

表1 回収標本の回答データ

表3 全ての架電記録

LISTID
7
13
25
33

Q1
1
2
1
1

Q2
2
2
2
1

Q3
1
2
1
2

Q4
2
2
1
1

Q5
1
2
3
1

Q6
1
2
2
3

……

4990

1

2

1

2

1

3

……

No.
1
2
3
4
5
6
7

……
……
……
……

表2 架電番号の最終的な調査状況

LISTID年月日
1
2017/2/20
2
2017/2/17
3
2017/2/18

時刻

回数

最終的な状況

14:01:11
14:01:12
19:01:21

4
1
2

拒否

……

……

対象者不在

……

……

拒否

FAX

4
5
6
7

……

……

2017/2/17

14:02:21

5
2
3
1

4990

2017/2/21

18:05:30

5

回答完了

5000

2017/2/21

……

5

コールのみ

事業用番号

年月日

時刻

2017/2/17
2017/2/17
2017/2/17
2017/2/17
2017/2/17
2017/2/17
2017/2/17

14:01:11
14:01:12
14:01:20
14:01:21
14:01:31
14:01:40
14:02:21

……

……

4990

1

コールのみ

……

……

4990

4

コールのみ

4990

5

回答完了（確定）

5

コールのみ
（確定）

15300 2017/2/21 18:05:30

拒否
回答完了

15333

LISTID 回数
架電状況
1
1 コールのみ
2
1 拒否（確定）
3
1 FAX音
4
1 留守電
5
1 話し中
6
1 コールのみ
7
1 回答完了（確定）

……

……

XXXX

……

……

5000

※筆者が模式的に表現したもの。実際の書き方は調査会社によって異なる。

置といった調査員が訪問する調査でも同様で，収効率の低下を招く可能性を示している。有坂

回収や拒否，不在などの調査状況が最終的に確40・50 代の男性と 20 代の女性につい（2010）
は，定する前に，何回か不在等を繰り返すので複数ては日曜日が他の曜日よりも明確に接触率が高回の訪問の記録が残される（表 4）。日本国内でいが，他の性別×年齢の層については必ずしもも，これらを分析して調査の質や効率を改善す

あてはまらないことを指摘している。上記の研るための示唆をうる研究が試みられてきた。

究は全て曜日・時間帯等が調査過程に与える影

例えば，城川（2003）
は，RDDによる電話調査

響を中心に扱っているが，保田ほか（2008）のよでの架電記録から，日曜日，水曜日，土曜日のうに訪問記録の分析から謝礼を折半して前渡し順で接触成功数が多いことを明らかにしている。

と後渡しを両方することの効果を具体化したも

保田（2005）は，訪問記録自体を扱ったものではのもある。改善の対象は質であったり効率であっないが，訪問回数，非回収の決定日時と理由とたりと色々であるが，いずれも訪問記録や架電いった訪問記録から導かれるのと同等の情報を記録により調査の何らかの改善を目的としてな

調査員に記録させて回収率改善の方法を論じてされたものである。まさしくパラデータの分析

JGSSの訪問記録かいる。さらに保田（2009）
は，

は，調査における誤差と費用を研究する手段とら，接触成功率は日曜日だけが高く，協力獲得

して追加されるのである（Kruter, 2013）。

率は必ずしも休日が高いとはいえないことを明訪問記録や架電記録以外のパラデータの研究2010）は，CATIにらかにしている。松本（2009，

としては，近年に入って杉野・俵・轟（2015）のよる米国調査の架電記録の分析から，日曜日にように調査への協力度や質問への理解度といっ

コール数を過大に割り当てたために日曜日の回た調査員による評価 ）をパラデータとして意識

社会と調査

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特集

パラデータの活用に向けて

表4 訪問記録の概略

ID
1

1 回目訪問
9月4日

2 回目訪問
9月5日

不在

拒否

2
3
4
5

3 回目訪問4 回目訪問5 回目訪問

最終結果

9月5日
拒否

9月4日

9月4日

回収

9月4日

回収

9月5日

9月6日

9月7日

9月8日
回収

不在

不在

不在

不在

9月4日

9月5日

9月6日

9月7日

本人不在

回収

9月8日
回収

9月7日

不在

不在

9月5日

9月5日

9月5日

回収

不在

拒否

拒否

……
表5 日本での研究事例
パラデータの種類
回答を開始する前に入手するパラデータ

回答を開始した後に入手するパラデータ（回答を開始してから全ての回答を終えるまでに入手するパラ
データ）

研究事例
城川（2003），保田・宍戸・岩井（2008），
保田（2005 ，2009），松本（2009 ，
2010），有坂（2010）
松岡・前田（2015）①コールレコード（訪問記録・架電記録）②調査員による観察③調査員と世帯構成員とのやりとりの観察①タイムスタンプ（⇒調査完了時間・回答時間などへ） 埴淵・村中・安藤（2015）②キーストローク③マウスクリック④行動コード⑤声の特徴⑥調査員による評価

杉野・俵・轟（2015）

的に分析した研究や，松岡・前田（2015）のよう

4に住居の特徴等の調査員による観察を拒否のパターンとの関連から分析した研究がでてきた。

日本のパラデータ研究の課題

埴淵ほか（2015）
によるウェブ調査における個々

Olson and Parkhurst（2013）および Kreuterの回答者の調査完了時間を分析したものもある。

and Olson（2013）の分類を参考に，前節での筆

ただし，調査完了時間は，Olson and Parkhurst

者の記述を整理し，日本におけるパラデータ（2013）が分類した 4 水準のタイムスタンプ（①

研究の状況を示したのが表 5 である。ただし，調査の開始時刻・終了時刻，②セクション単位

Kreuter and Olson（2013）
Olson and Parkhurst，のタイムスタンプ，③質問単位のタイムスタンプ，（2013）では，調査不能誤差を調べるためのパラ④キーストロークやマウスクリックごとの各時データ，測定誤差の評価のためのパラデータと点）のうち①調査の開始時刻・終了時刻のタイム

表現しているが，それぞれの実質的な状況を考

スタンプから導かれるものであるが，個々の質

慮して，ここでは前者を「回答を開始する前に入問項目ごとの回答時間のように文字通りの調査

手するパラデータ」，後者を「回答を開始した後プロセスのデータではない。調査ごとに得られに入手するパラデータ」（回答を開始してから全る集計データであることを考えると，メタデーての回答を終えるまでに入手するパラデータ）

タとも解釈することができるので注意が必要でとしてみた。

ある。

このように整理すると，日本国内では「回答を開始した後に入手するパラデータ」の研究が手薄であることは明らかである。
「調査員によ社会と調査

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る評価」を除けば，「調査対象者が回答を開始しいが見られたこともある。

た後に入手するパラデータ」の多くは，電子的な

このような日時記録の不整合の問題が生じる

データの取得方法が前提となっているからであのは，単なる書き間違いもありうるが，訪問記る。パラデータを活用して測定誤差を改善する

録票が単なる業務管理ツールとして位置づけらためには，
コンピュータ支援型調査の本格的なれており，調査結果のデータと同様に重要なデー普及が必要になる。

タと位置づけられていなかったこと，また紙で埴淵ほか（2015）のようにウェブ調査におけるある以上，記入スペースに上限があったことに回答時間を分析する研究もあったが，回答者ご起因すると思われる。訪問記録を正確にするたとの調査全体の完了時間はメタデータとも解釈

めには，訪問記録を分析対象として明確に位置できるものであり，より本格的なパラデータの分づけると同時に，記録の物理的な制約をなくす

析を行うには，質問ごとの回答時間のように，
よためにコンピュータ化を進める必要がある。

りミクロなレベルでのタイムスタンプを取得する

結びに代えて5必要がある。実は筆者も 2015 年に詳細なタイム
スタンプの情報を伴うウェブ調査の実施可能性をとある調査会社に打診したことがある。しか

本論文では，
パラデータの概念が調査データ

し，当該調査会社にこのようなデータを取得す取得プロセスで入手されるデータ全般という広る備えがないばかりか，取得自体に積極的姿勢

い意味で理解されるようになってきたことを確がなかったために，その時は詳細なタイムスタ

認し，この意味でのパラデータの研究についてンプの入手を断念せざるをえなかった。調査会の日本の状況を総括することを試みた。その結社が本格的なパラデータの取得に備えるように

果，調査プロセスのデータといっても調査対象なるには，多くの研究者がパラデータに関心を者が回答を開始するに至るまでに得られるパラ

持ち，調査会社がパラデータの取得に備えたく

データの研究に比べ，調査対象者が回答を開始なるような社会状況ができあがることが必要なした後に入手するパラデータの研究が少ない日のであろう。

本の状況がはっきりした。そして，
その不足を

実は，
コンピュータ化の重要性は，「調査対象解消するためには，
コンピュータを利用した調者が回答を開始する前に入手するパラデータ」

査が必要であることを確認した。

についてもあてはまる。回収率の改善には調査

冒頭では，日本でも電子的なデータ取得方

員の行動把握が不可欠であり，そのためには訪法による調査が普及し始めているようなこと

問記録の分析が有効な手段の 1 つになるが（保を述べたが，実のところ発展途上である。例え2008）
PAPIにおける訪問記録はそれほ
田ほか，，

CASI（computer-assisted self-interviewing）
ば，，

2011）。この
ど正確ではないからである（松本，

CAPI，
CAIなどに決まった訳があるわけではな

ことは，調査票にも調査日時を記録し，不能票

い。computer-assistedの部分については，「コン

であっても調査不能を確定した日時を記録する

ピュータ支援付」「コンピュータ支援の」「コンようにした上で，訪問記録の最終訪問日時と調ピュータ支援型」といった日本語が考えられる

査票は記載の調査日時を照合すれば，通常両者

が，英語表記のまま利用している日本語文献がが完全に一致しないことから確認できる（松本，多い。

2011）。筆者が過去に関わってきた面接調査（松パラデータに関わる英語も和訳するには厄介

2008）においても± 1 日のずれはよく
本・前田，

visit recordは，面接調査な概念が多い。例えば，

見られたし，最大で 2 週間程度の日付の食い違や留置調査など調査員が介在する調査における社会と調査

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特集

パラデータの活用に向けて訪問記録を意味する。しかし，call recordは，電様に，interviewerも面接調査と電話調査の双方

話調査における架電の状況を記録したものでもにおける調査員を指す。電話調査の場合は，日あると同時に訪問記録（visit record）の意味も兼本ではオペレーターと呼ばれることが多いが，ねる。そのため文脈によって両者を使い分け

これは調査員と呼んでも意味は通じる。

る必要がある。両方を意味する場合はコールレ

筆者は，過去に「社会調査」自体が日本独自のコードとカタカナ表記せざるをえない。さらに概念として形成されたため，日本の定量的な社

電話調査においては，call timeの和訳は架電時会調査が，欧米の surveyの研究と，学問領域と刻となるが，発信者と受信者で時差がある場合して必ずしも重なりあっていない可能性を指摘

は，発信時刻と受信時刻と異なるので，両者を2007）。パラデータの研究にした（Matsumoto，

区別したい場合は，そのように用語を使い分け

おいても，ガラパゴス化しないように国際的なる必要がある。また，英語の final dispositionは，

研究動向に対する目配りを失ってはならないと日本語でいう拒否や不在などの「調査不能理由」

思われる。

を含む表現であるが，調査完了も含むので「調査不能理由」では全てを表したことにはならな
い。また，
ひとつひとつの訪問や架電を意味する
単語として attemptがあるがこれも定訳がない。

【謝辞】本論文中に登場する「市民社会調査」は，

日本語と英語の間での調査用語のミスマッ

科学研究費補助金若手研究（A）（2007〜2010年度，

チは，実はもっと基本的な概念にもあてはまる。

研究代表者：松本渉）「非営利セクターの展開に

例えば，インタビューである。カタカナ語のイン

関する日米韓国際比較」（19683004）の一環としタビューは取材のための面会として理解されるて実施されたものである。また，本論文をまと可能性をもっている一方で，英語の interviewは

めるにあたっては，科学研究費補助金基盤研究

訪問面接調査における個々の面接にも用いられ（B）（2015 年度〜継続中，研究代表者：前田忠彦）

る。さらに電話調査における聴き取りにも用い「パラデータを活用した訪問調査法の精度管理られるため，面接調査であることが明らかであと不能バイアス補正に関する研究」（15H03424）

れば「面接」と訳せばよいが，そうでない場合はを活用させて頂いた。ミシガン大学のミック・どちらでも通じるように訳す必要がある。電話

クーパー先生には，不明な点についての質問に面接という表現が通用するかどうかは微妙なと対して丁寧なご回答を頂いただけでなく，入手ころであるから，文脈によって聴き取りといっ困難なペーパーまでご提供頂いた。一連のご支たり面接といったりすることになる ）。また同援に謝意を表したい。

5

社会と調査

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注1）前出の Kreuter（2013）の分類に照らせば，最終

アイトラッキングデータは含まない。アイトラッ
キングは日本国内でもよく見かけるようになってきたが，そのデータは実験的状況でしか入手できないためパラデータには含まないのである（Olson
and Parkhurst, 2013）。

2）前出の Kreuter（2013）の分類に照らせば，地点

4）Olson and Parkhurst（2013）の分類に基づく表
現。杉野・俵・轟（2015）の論文では，調査員観察と生成物に付随する「調査員による評価」はメタデー
タとも解釈できそうである。メタデータをパラデー
タに含める立場かどうかによってパラデータと呼ぶかどうか分かれるのではないか。

情報と似たところがあり，補助データとも解釈できそうである。ここも定義があいまいな箇所と思われる。

表現している。

5）self-interviewという英語もあることにも注意

3）パラデータの網羅範囲は広がってきたが，実は

が要る。

文献

2010「
有坂路子，
，面接調査の訪問状況記録の検証」『新情報』98：23-37。
Bethlehem, J., Cobben, F. and Schouten B., 2011,
Handbook of Nonresponse in Household
Surveys, Hoboken, New Jersey: John Wiley &Sons.

K reuter, F., Couper, M. P. a nd Lyberg, L.,2010, The Use of Paradata to Monitor and Manage Survey Data Collection , In Proceedingsof the Section on Survey Research Methods of
the American Statistical Association.

Couper, M. P., 1998, Measuring Survey Quality
in a CASIC Environment , In Proceedings of
the Section on Survey Research Methods of theAmerican Statistical Association.

Kreuter, F. and Olson, K., 2013, Paradata for Nonresponse Error Investigation , Kreuter, F. (ed.)
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社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

13

パラデータ概念の誕生と普及

特 集 論 文ミック・P・クーパー
ミシガン大学調査研究センター 研究教授

松本 渉 訳
お），これらをトレースファイル，監査証跡（audit1

はじめに

trail），
ログファイルと呼ぶ人たちがいる一方で，キーストロークファイルと呼ぶソフトウェア製

本論文では，
パラデータ（paradata）の概念の品もあった。それらに共通していたのは，CAI

歴史と発展についての短い展望を述べる。まずシステムを使用して調査を管理した際に，調査

この用語の当初の開発と多種多様な異なる種類

員によって入力されたすべてのキーストロークのパラデータへの拡張について取り扱い，そのを保存することであった。すべて似たようなも上でパラデータの例とパラデータの用途を概観のを測定しているので，私は異なるシステムの1998 年に私が初めてパラデーする。本論文は，

ユーザー間でのコミュニケーションを容易にす

タの用語を取り入れて以降，パラデータがどのるために共通の用語「パラデータ」を提案したのように進化してきたかについての個人的な所感

である。

である。
『社会と調査』の本特集がパラデータにこれらのパラデータを保存することの本来の焦点をあてたことついては，
とりわけ喜ばしい。

目的は，
システムエラーを検出し，修復すること

本論文は，パラデータ概念の一般的な使用方法にあったが，調査プロセスについて洞察する上を説明するだけでなく，日本の研究者におけるでの効用があることがすぐに判明した。最初にパラデータの利用をより一層促すことに役立つ注目した点は，測定誤差の問題についてであり，はずである。

聴き取りを行った際に調査員とコンピュータの間で生じる相互作用の間接的な記録を提供して

2

パラデータ（Paradata）の起源いる点であった（Couper, Sadosky, and Hansen,

1994; Couper, 1995; Couper, Horm, and Schleパラデータまたはプロセスデータの考えは，以前から存在していたが，この用語の起源は，

gel, 1997 参照）。Couper, Sadosky, and Hansen（1994, p. 849）
は，次のように書いた。

1998 年にまで遡る。この用語は特定の状況に応えて開発されたものであるが，その後様々な

キーストロークファイルは，調査のやりと

データの種類を網羅するように拡張されてきた。

りの最中に調査員とコンピュータの間の相互

具体的に言うと，私は CAI（computer-assisted

作用についての豊富なデータを私たちに提供

1）

interviewing） のソフトウェアによって自動的する。私たちの研究では，
そのような行動を理に生成されるデータの種類を指す用語を開発

CAIにおける調査員のパフォーマ
解すること，した（Couper, 1998）。その当時（そして今もな

ンスの側面を評価するため系統的な方法でこ

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

14

特集

パラデータの活用に向けてれらのファイルの用い方を見つけること，
そtistical Meetings）のプレゼンテーションでパラ

して CAIの利用において調査員が引き起こす

データの概念を初めて導入したが，（私にとって誤りや非効率を最小にするため CAIの道具や同僚でもあり，助言者でもあるロバート・グロー

調査員の訓練において必要とされる改善点を

ブスのすすめがあって）新しい用語を導入する

特定することに注目している。

ことは思いとどまった。そのため，公表された大会の抄録には「パラデータ」の用語は記載されパラデータに対する関心が高まることに並なかった（Couper, 1998）。
「パラデータ」の用語は，行して，調査データの収集に対して技術の導入

その 2 年後まで印刷物に記載されなかったのでが進んだ。当初のパラデータ分析は，調査員がある。調査用具の有用性テストの論文（Couper,

CAIのソフトウェアとどのようにやりとりして

2000, p.393-394）において，私は次のように書CATI
いるかに注目していた。
（computer-assisted

いた。

telephone interviewing）は 1970 年代以降存在し
CAPI（computer-assisted perていたのに対し，

コンピュータ支援型のデータ収集法の利点

sonal interviewing）は 1980 年代後半に導入され，の 1 つは，大量の自動的なデータが調査過程

回答者との対話中のラップトップコンピュータから生成され，
その後でこれらのデータを調の複雑なソフトウェアを管理する調査員の能力

査過程を評価するために使用することがでについての関心を高めることとなった。初期のきる点である。私は，（データを記述する）メ

パラデータ研究は（調査員が直面しうる困難をタデータと区別するため，これらの情報源を特定するため）調査員レベルの行動に目を向け「パラデータ」（調査過程を記述する補助デー

るとともに，（困難を生じさせる質問文や機能をタ）と名づける。パラデータの情報源は，回収特定するため）項目レベルの行動にも目を向け

率，
ケースごとのコール数 ），平均的な聴取時ていた。例えば，Couper, Hansen, and Sadosky

間の長さなどのケース管理情報を含んでいる。

（1997）は，調査員のコンピュータ経験は，非標

有用性評価のために最も役立つパラデータは，

2

準的行動を実行する様々なファンクションキー

キーストロークファイルやトレースファイルの使用に関連していたことを発見した。項目レ（監査証跡とも呼ばれる）
である。

ベルでは，
どの項目が調査員に最も助けを求めるということを生じさせたかを明らかにするた

ほぼ同時期のことだが，ACASI（audio com-

めにパラデータ分析が使用された。これらの分

puter-assisted self-interviewing）という新しい技

析は，コンピュータ化された調査機器の有用性

術の導入に際して，CAIパラデータの分析がそ──調査員訓練を追加する必要性を指摘したり，の回答利用を検証するため利用された（Caspar

あるいは問題のある質問や再設計の必要がある

and Couper, 1997 参照）。調査員の観察もまた機能を特定したりしつつ──に焦点をあててい

CASI（computer-assisted self-interviewing）のた。Couper, Hansen, and Sadosky（1997, p. 281）

評価に使用されていた（Couper and Rowe, 1996

は「…… キーストロークファイルは，システムを参照）。ACASIと CASIの回答者に焦点をあて利用する際の調査員の能力の差異を明らかにすたことは，
ウェブ調査の発展（後述する内容参るのと同じくらい（またはそれ以上），コンピュー照）に伴う，
パラデータへの関心の高まりを予見

タ化された調査機器やシステムの不備を明らかさせるものであった。

にするかもしれない」と述べている。

1990 年代後半
しかし，
パラデータの概念は，

私は 1998 年の統計連合大会（JSM, Joint Sta-

社会と調査と 2000 年代初頭に次の 2 つが並行して発展す

NO.18（2017 年 3 月）

15

るに至って初めて本当に勢いを増し，広範な関スクリプトをウェブ調査で使用できるようにし心を得るようになった。1 番目がウェブ調査のた（Kaczmirek, 2009 参照；http://kaczmirek.de/発展であった。2 番目が大規模調査を管理およucsp/ucsp.html）。ウェブ調査のパラデータは今び監視することのできるコールレコードデータ ）ではオンライン調査におけるデータ収集の不可への新たな関心の高まりだった。パラデータ概欠な部分である（本特集の大隅昇の論文参照）。

念の定義や意味の問題に戻る前に，以下ではこウェブ調査で使用されるパラデータは，典型的れらの発展についてより詳しく述べる。

には回答者レベルや質問項目レベルにおける，3

データの品質や測定誤差に関するものに集中し

3

概念の拡大

ている。
パラデータの普及につながった 2 番目の発展

2 つの発展がパラデータという
前述のように，は，家族の成長に関する全米調査（NSFG，Na-

用語の利用拡大をもたらしたが，同時にこれはtional Survey of Family Growth）を実施する際

パラデータを構成するものの定義の拡大ももたにグローブスと仲間たちがパラデータという用らした。本節ではこれらの発展のそれぞれにつ語を使用したことだった。Groves et al.（2005）

いて述べる。

2002 年の NSFGの第 6 次調査を管理するたは，

1 番目の発展は，
1990年代後半におけるウェブ

めにパラデータを広範囲に使用した。CATIに調査の導入と急速な成長であった。コンピュータ

おいて架電記録データが長年使用されてきた支援型調査で獲得されうるキーストロークデータ

Weeks et al., 1980; Greenberg and
一方
（例えば，

の類は，今ではウェブ調査を完了すると同時に，

Stokes, 1990 参照）
CAPIの台頭と（標本の住所，

回答者から直接獲得される可能性もある。以前

情報が記載された，調査員が架電や訪問の詳細

であれば，紙媒体の自記式調査で入手できなかっを記録する）紙媒体の「表紙」からコンピュータ

た回答者行動について洞察することを可能にしによる標本管理システムへの移行がパラデータている。

に対する新たな関心を生み出した。グローブス（私の知る限り）ウェブ調査にパラデータの用のこの用語に対する当初の抵抗を考えると，皮語を用いたのは Jeavons（2001）
が最初であった。

肉なことであるが，この概念を世間に広め，調

彼は「ウェブは，研究者に金鉱山を提供する。す

査研究において広く受け入れられるようにした

べてのクリック，反応，
ページ移動と回答の遅のは，部分的とはいえグローブスの尽力による。

れが記録され，分析に使用されうる」（p. 177）とGroves and Heeringa（2006）のレスポンシブ・書いた。Heerwegh（2003；あるいは Heerwegh,

デザイン（responsive design）に関する論文は，

2008, 2011 参照）は，サーバ側パラデータ（SSP,

コールレコード・パラデータの概念をさらに調

server-side paradata）とクライアント側パラデー

査研究の主流に向かわせることに役立った。標タ（CSP, client-side paradata）とを区別し，
ウェブ

本世帯に接触し，抽出対象者からの協力を得る

調査で CSPを得るために使用できる JavaScript

ことの難しさが増し，調査データ収集費用が上

コードを作ったことで知られる。自記式であ昇する中，研究者は既存のパラデータをより多るウェブ調査部分における CSPは，CAIにおけ

く利用し，
リアルタイムで調査を監視したり管理るキーストロークファイルに相当する。Heer-

したりするための追加的な観測データを収集しweghの貢献は，ウェブ調査のパラデータの利始めた。このアプローチ──レスポンシブ・デザ

用の急速な拡大につながった。他の者たちは

インやアダプティブ・デザイン（adaptive design）

Heerwegh の JavaScriptコードを拡張し，汎用など様々に呼ばれる（Calinescu and Schouten，

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

16

特集

パラデータの活用に向けて

2016; Couper and Wagner, 2011; Schouten, Cali-

化されたデータとしてのより狭い概念は，他のnescu, and Luiten, 2013; Wagner et al., 2012 参照）

様々な種類のデータや入手先を包含するように──は北米およびヨーロッパで今や広く使われOlson（2013）は，
成長してきている。例えば，「パている。他記式調査で用いられるパラデータは，

ラデータは拡大し，調査票自体から得られるデー

通常は標本ケースレベルのカバレッジ，
サンプリ

タ以外の調査員によって記録された情報も含む

ング，
および調査不能誤差に関して集中していようになった」と述べている。それゆえ，自宅周る。Groves and Heeringa（2006）
は，
レスポンシブ・辺に関する事柄，住居単位，世帯構成，あるい

デザインやアダプティブ・デザインでは，
データ

は回答者に関する事柄であろうと，調査員の観収集時になされる決定を導くためには豊富なプ察したことは今やパラデータと見なされるのでロセスデータまたはパラデータが必要であるとある。

述べている。このようなパラデータは，費用やGroves and Heeringa（2006, p.448）は，
より一誤差の代理指標として機能する。

4

層包括的な定義を用いている。

パラデータの定義と意味（パラデータには）標本個体に対する接触の試みの記録，標本ケースにたどり着くためにパラデータの概念の進展を考えるにあたって，要した移動距離と時間，聴き取り中に調査員

この用語の意味と定義の問題に戻ろう。ここでが様々な作業に費やした時間といったデータ

は手短に「パラデータ（paradata）」の用語の起源

収集管理データを含めることができる。さら

を説明し，その意味が時間の流れとともにどのにパラデータは，標本個体における都市化水ように発展してきたかを議論する。
「パラデータ準，複数単位構造の存在，あるいは標本抽出（paradata）」という単語を創出するために使用枠に記録されている人口統計学的情報といっされた接頭辞の「para 」はラテン語に由来しておた，
データ収集資源を割りあてるのに有用なり，「次に」あるいは「脇に」を意味している。そ標本抽出枠に関するデータも含めることがでれはまた（救急救命士・救急医療隊員［paramed-

きる。パラデータには，標本ケースの調査へ

ic ］やパラリーガル［paralegal，
弁護士の付随業務の参加を得ることがどれほど難しいかの代理を行う法律事務職員］と同様）「補助的な」や「二指標になるかもしれない新しい（de novo）観

次的な」という意味もある。私は，「データ」（data，

察──調査のキー変数についての個体のもっ調査で収集するまたは生成するとされているもともらしい特徴，
あるいは回答を完了したケーの）や「メタデータ」（調査概要，
コードブック，値スの測定誤差が典型的なものであるかどうか

ラベルなどを含むデータに関するデータ）といっといったこと──も含めることもある。

た既存の用語に追加するために，「補助的な」や「追加的な」を意味する用語を選んだ。コンピュー彼らの見方によれば，
パラデータは，調査プロ

タ支援システムにおいて自動的に生成される副セスを管理し，評価することに用いる他の種類

産物，
すなわち調査プロセスに関する情報を提の補助的データ（例えば，センサスデータ，集計供する補助的なデータに焦点があたるような用レベルの商用データ）も含んでいる。この意味語を作ったのである。

で，パラデータは，出所よりも使用方法や目的

広 範 囲 に使 用 されているにもかかわらず，によって定義されるものである。パラデータを「paradata 」という用語はいまだに正式に定義

大規模な一連のプロセスデータの部分集合とみされていない。聴き取りプロセスにおける自動なす者がいる一方で，両者を同等のものとみな

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

17

す者もいる（Couper and Lyberg, 2005; Kreuter,ている。このことを考慮して，その他の調査員

Couper, and Lyberg, 2010 参照）。

の観察内容も今ではパラデータとみなされるのデータ，
メタデータ，
パラデータ間の境界がが一般的である。調査を実施するために使用さぼやけている時もある。例えば，調査完了時間

れる道具は，常に進化しており，システムによっは，
よくパラデータとみなされるが，もし結果的て生成される可能性のあるデータの種類は拡大に調査完了時間の変数が分析データセットに含しているので，私自身の見解は，これらの区別まれており，実質的な分析で使用される場合は，は重要ではなく，パラデータの正確な定義は必調査完了時間は調査データとみなされる可能性

要ではないというものである。

がある。同様に，調査のメタデータ（例えば，回

パラデータの最も広い定義はウィキペディア

収率，平均完了時間）は，生のパラデータから集に記載されている。
「調査のパラデータとは，調計されるが，調査全体を記述するために使用さ査データが収集されたプロセスについてのデーれる。Scheuren（2001）はミクロとマクロのパラ

タである」（https://en.wikipedia.org/wiki/Para-

データの区別を行った。彼はマクロレベルのパ

data参照）と。調査の方法と技術の変化が数年のラデータを調査データ収集に関する概要の記述

間に狭めの定義を時代遅れにするので，私はこ

統計量（例えば，回収率，中断率，調査完了時間のように幅広いパラデータの見方に幾分か満足など）とみなす一方，個々のケース，
コール，項している。したがって，
パラデータの定義が変目に関する詳細なデータをミクロレベルのパラ化し進化してきたにもかかわらず，
この概念にデータとみなした。しかし，
この区別が勢いをは有用性が残っている。以下の各節で見るよう得ることはなく，
マクロレベルのパラデータは，に，概念は拡大と進化が継続していくのである。

今では調査のメタデータとみなされるのが普通5である。その意味では，パラデータについての私の記述で「回収率」
を含めていたこと（Couper,

パラデータが円熟の域に達する

2000）は誤りだった。回収率はパラデータから得結果としてパラデータの概念は 2 つの大きくられるものであるが，通常はパラデータそのもかけ離れた平行な立場をたどってきた。一方のとはみなされない。

の立場は，他記式調査における調査員の観察と，したがって，
パラデータはある部分はデータ

しばしばコンピュータ制御の標本管理システムの出所によって定義される（すなわち調査過程を介して生成されたコールレコードに注目する。

の副産物として収集され，生成されるデータ）

これらのパラデータはしばしば代表性の誤差（標が，ある部分はその利用の観点からも定義され

本誤差，
カバレッジ誤差，無回答誤差からなる）

る（すなわちデータ収集過程を私たちが理解すと大規模な調査プロジェクトの効率的な管理にるのに役に立つデータ）。

焦点をあてる。もう一方の立場は，
ウェブ調査にパラデータの範疇に何が含まれ，何が含まれおけるサーバ側パラデータとクライアント側パラ

ないかについての論争は継続している。この言

データ，
そしてコンピュータ支援型調査における葉の本来の意味では，自動的に生成されるデー

キーストロークレベルのパラデータに注目する。

タに焦点をあてていた。しかし，
コールレコー

これらのパラデータは概して測定誤差に焦点をドデータなどのシステムデータ（例えば，架電／

あてる。

訪問の日時）と調査員によって入力された情報

2000 年代の後半，2 つの立場を合流させ，調査（例えば，架電／訪問の結果，調査への協力を望過程を評価・改善するためにパラデータを収集・まない調査対象者が述べた理由など）が混在し分析することを正当化するのに役立つ調査パラ

社会と調査

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18

特集

パラデータの活用に向けてデータに関する複数のワークショップや短期コ

かし，このようなデータを（しばしば調査と組みースが開催された。これらの行事は書物（Kreu-

合わせながら）研究目的のために使用する場合，

ter, 2013）の出版につながったし，
Journal of the

それらのデータはパラデータと呼ばれることがRoyal Statistical Society，シリーズ Aでの特集多い。オンライン介入の分野（例えば，Glasgow

号「社会調査研究におけるパラデータの使用」に

et al., 2007; Strecher et al., 2008; Resnicow et al.,

つながった。これらはウィキペディアのページ

2010 参照）から1 つ例をあげよう。パラデータは，（https://en.wikipedia.org/wiki/Paradata参照）
や参加者の関与とウェブサイトの利用の程度を評『調査研究法百科事典』の項目（Heerwegh, 2008

価するため，そしてどれほどの時間をそのサイ参照）とあわせて，調査研究方法論の語彙の一トで過ごすか，どれほど多くのページを訪ねる部としてパラデータを確立させるのに役立った。

か，
どのオプション機能を利用するかを測るとパラデータに関するワークショップと短期コー

いった目的などに使用される。これは，対照比

スは，調査研究法に関するカンファレンス（例較試験において薬の「投与量」や治療におけるえば，統計連合大会，欧州調査研究会［ESRA,

暴露の程度を測定すること同様に役に立つもの

European Survey Research Association ］会議とであり，上記のオンライン介入の成功の理由を

米国世論調査学会［AAPOR, American Associ-

評価するために使用される。

ation for Public Opinion Research ］年次大会）に

2 番目の例は，学習リソースの分析に関するよって提供されており，パラデータのウェビナー

分野から来ている。全米科学デジタル図書館（ウェブ上のカンファレンス）は，
これらの団体（NSDL, National Science Digital Library）は，や他の専門家の団体によって提供されている。

2010 年にデジタル学習オブジェクトとユーザーパラデータが調査研究データ収集の主流の一との相互作用の呼び方にパラデータの用語を採部となったので，獲得可能なデータの種類を増用した（https://en.wikipedia.org/wiki/Paradata

強するように，
そして調査管理と評価・方法論［learning_resource_analytics ］参照）。NSDL研究の両方にとってデータがより有用になるよは，統計的調査の領域における区別と，同様にうに努めてきた。

パラデータとメタデータを区別している（https://

パラデータという用語の利用もまた統計的調

wiki.ucar.edu/display/nsdldocs/Paradata参照）。

査の領域の枠を超えて拡大している。デジタル利用されている方法とツールは，
ウェブ調査のパ取引の増加と普及に伴い，獲得され，分析されラデータにおける方法やツールと非常に似ているプロセスデータの量は，ますます増大していKilburn and Earley, 2015 参照）。しかる（例えば，

る。監視のためにこのようなデータを使用する

しながら，
ユーザー行動の追跡と研究ができる

場合──例えば，
米国国家安全保障局（NSA, Na-

ウェブサーバのログファイルとクッキー（Cook-tional Security Agency）の電話のログファイル（誰ie）の使用の増加にもかかわらず，
パラデータとが誰にかけたか，通話時間など）の分析──ある

いう用語の利用の大部分は，
まだ調査の領域にいはビッグデータ分析に使われる場合，
それら

限定されている。

は通常はメタデータと呼ばれる。同様に，
ウェブ

6

サーバのログファイルやソーシャル・メディア・プラットフォームにおけるユーザー行動の記録

課題とチャンス

は，
サイトを改善すること，
ユーザーの行動の理調査を評価および管理する上で，様々な種類

解することの両方を可能にするデータの発生源のパラデータの有用性が示されている一方で，としてますます役に立つようになっている。しまだ調査パラデータの広範な使用を制限する課

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

19

題が数多くある。

接触状況，適格性）を条件として得られる結果

パラデータの利用拡大への障壁の 1 つは，
パラ（例：聴き取り実施，拒否）を伴っている。ケー

データの形式がいまだ使用されている特定のソ

スごとの観測数も均一でなく，最初の訪問や架フトウェアやシステムに特有の形式であるとい

電で調査される対象者もいれば，最終的な調査うことである。つまり，パラデータの普遍的な基結果が判明するまで多くの訪問や架電を試み

準がないということである。見方によれば，
これられる調査対象者もいる。コールレコード分析

は，監査証跡，トレースファイル，ログファイルの最近の進歩は，
これらの課題にも取り組んで等の類の初期の頃に似ている。当時は，すべてのDurrant, 2016; Durrant and DʼArいる（例えば，システムが独自のバージョンのパラデータを生

rigo, 2014; Durrant, DʼArrigo, and Steele, 2013;

成していたからである。ウェブ調査においては，

Durrant, Maslovskaya, and Smith, 2015; Durrant

依然として（調査のソフトウェアに管理されてand Steele, 2009; Steele and Durrant, 2011 参照）。

いる）
サーバ側パラデータにもあてはまるが，（標

キーストロークレベルのパラデータあるいは準の JavaScriptのクエリを使用している）
クライ

ウェブ調査における CSPでは，素データは多く

アント側パラデータは，システム間および調査間の場合文字列形式であり，有用な情報を抽出すで比較できるようなデータを次第に生み出すよるためには慎重な構文解析を必要とする。例えうになってきた。これについての2つの例として，

1 つのウェブページをとっても，回答者間でば，Heerweghのクライアント側パラデータ（CSP）コ

様々な異なる動作──異なる数のマウスクリッード（https://perswww.kuleuven.be/~u0034437/

ク，
スクロール動作，同じページへの訪問の繰り

public/csp.htm参照）と Kaczmirekのユニバー

返し，回答変更の有無──が生み出される可能サルクライアント側パラデータ（UCSP）コード性がある。望ましい動作測定の集約化（例えば，（http://kaczmirek.de/ucsp/ucsp.html参照）がある。

ページ訪問，
ページ，調査全体，回答者）の水準

Diedenhofer and Musch（2014）の PageFocusを決定することは，前述のパラデータの活用に

コード等の特定のツールは，
コード共有サービ

おいては重要な手順である。

スである GitHubにおいて入手可能となってき

これには分析に適した形式でデータを準備ている（https://github.com/deboerk/PageFocus

するための多くの事前処理が必要である。また，参照）。このような動向は，
ウェブ調査において様々な分析ツールも必要である。これらの両面

CSPがより広範に使用されるようになることをについて進展がある。パラデータの獲得がより促している。他記式調査においては，
パラデー

標準化されていくにつれ，そしてパラデータのタの入手はまだ利用される調査ソフトウェアやより広範な利用がされるにつれ，関連のある情ケース管理システムに固有であるが，特定のソフ報を抽出することができるようにツールが用

トウェアのユーザー間での共有は広まっている

意されてきている。次第に調査機関は，入手予（例えば，Blaiseの監査証跡とセッションシステ

定のパラデータを有効に生かし，調査をリアル

ム；http://blaise.com/参照）。

タイム管理するためパラデータの処理を自動広範囲にパラデータが使用されることへのも化するため，ケースマネジメントシステムのコ

う 1 つの障壁は，パラデータがそれほど構造的にンピュータ化を推進している（Hubbard et al.,

なっていないという性質にある。これはコール

2010; Thalji et al., 2013 参照）。ミシガン大学調査

レコードのパラデータにもキーストロークのパ研究センターで開発されたミシガン調査管理シ

ラデータにも該当する。コールレコードデータ

ステム（MSMS, Michigan Survey Managementの観測はしばしば階層的であり，他の事項（例：

System）は，
ミックスモードの調査データ収集

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

20

特集

パラデータの活用に向けて管理のためのパラデータの取得と処理を中心

フォームであろうが，制限付データであろうが，に構築されている。同様に，分析方法の開発は研究者によるパラデータのより広範な使用を容パラデータの分析の役に立っている（前述の通易にするだろう。

Kreuter（2013）り）。これらの成果のうち数件は，パラデータの利用が増加するにつれて──とに記載されている。

りわけ調査員の観察が関わってきたり，
コール

関連する課題としては，パラデータの二次分

レコードに関する調査員による記録を必要とし析を奨励するために，
パラデータを学外の研究たりすることで──パラデータの質についての懸者に対してより容易に利用できるようにする方念が生じている。多くの観察は，調査員による主法を見つけることがある。他人が解析するため観的な判断を必要としており，調査員がこれらののパラデータ のファイルを準備することにはか判断をどれだけうまく行うかはばらつきがある

なりの時間と手間がかかるが，このようなファCasas-Cordero et al.,という証拠がある（例えば，

イルを利用できるようにすることは，パラデー

2013; Eckman, Sinibaldi, and Montmann-Hertz,

タの利用を増やすと同時に，パラデータを抽出

2013; Sinibaldi, Durrant, and Kreuter, 2013; West,

し，集約するための標準化を進展させることに2013）。最近の研究は，調査員に作成されたパつながり，
そしてまたパラデータの分析を一層

ラデータの質の評価と，調査員の訓練とフィー

刺激することであろう。

ドバックを向上させることにより，データの質

パラデータの概要を二次分析のために提供しを向上させる努力に焦点をあてている（例えば，ている組織がある。調査員の観察が調査データ

West and Kreuter, 2013, 2015, 2016）。これらのの一部として提供されることもよくある。より評価についての取り組みは，
コールレコードの

詳細なコールレコードデータは，要求に応じてパラデータか調査員の観察かにかかわらず調査

利用可能になる，
あるいは（開示上の理由のため，員によって提供されるパラデータの質の向上に除去されたか，
カテゴリを併合された変数を用いつながっている。

た要約形式で）パブリックユースのデータセット

パラデータの利用に関するもう 1 つの課題は，として公表される。一例として，国民健康聴きインフォームドコンセントについての問題であ取り調査（NHIS, National Health Interview Sur-る。コールレコードや調査員の観察には，標本

vey; http://www.cdc.gov/nchs/nhis/nhis_2014_

対象者または回答者との間にはやりとりがない。

data_release.htm参照）のパラデータファイルが（例えば）特にもしこのような観測が，パブリック

3 つの情報ある。この公開用データファイルは，

ユースのデータセットの一部分となる場合は，調源からのキー変数が含まれていた。①接触履歴

査への不参加の理由であるとか，面接の様子や管理用具（CHI：Contact History Instrument），
個々

回答者宅の状況を記録することには，インフォーの調査員が接触を試みた結果について，調査員

ムドコンセントについての疑問が生じるだろう。

からデータを収集するもの（すなわちコールレ

キーストロークレベルのデータとウェブ・パラ

コード・パラデータ），②聴き取りを終えた後に，データの場合，このようなログファイルの取得

調査員がやり終えた質問についての感想を聞はシステム障害から回復するための日常的な手くこと（すなわち観測パラデータ），③接触履歴順であるが，他の目的のためのデータ分析の利

管理用具のモジュールごとのデータと時間の情用が増えたことや，調査過程の追加的な詳細を報（すなわちタイミングパラデータ）。これらは取得するパラデータの役割が拡張することによケースレベルで集計される。パラデータの利用

り，研究目的のためにこれらのデータを利用す可能性が向上することで，パブリックユースのることについての倫理的な懸念が高まっている

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

21

という議論がなされている。

よび解析のための基準とシステムを開発するた

Heerweghは，CSP開発の早い段階でこの問めの取り組みにつながる可能性がある。言い換

題に言及していた（https://perswww.kuleuven.

えれば，
これは研究者が取得済みパラデータを

be/~u0034437/public/csp.htm参照）。彼は「真文書化し，他者とパラデータファイルを共有すに（方法論的に）必要とする研究のためにのみることを容易にし，さらにパラデータの使用をCSPを使用しなさい。回答者に対する『スパイ増加させることであろう。

行為』のためだけに CSP を使用するべきではな

最後の課題──と機会──は，
パラデータ利用

いし，
ウェブ調査の回答者によって提供されたにおける 2 つの立場を一緒にすることである。

確定的な回答を差し替えるために CSP からのこれについての証拠は，パネル研究と縦断的研情報を決して使用してはならない」と書いてい究において見受けられる。そこでは，測定誤差

た。Singer and Couper（2011; Couper and Sing-に焦点をあてていたパラデータ（例えば，項目欠er, 2013 も参照）は，
パラデータの取得について

測データ率，回答時間）が，後に続く質問での無回答者に知らせることの影響を調査することを回答や脱落を予測するために用いられていた。

試みた。二人の研究は，パラデータとは何か，
パ

同様に，消極的な回答者を心変わりさせることラデータがどのように用いられるかを説明する

によって回収率をあげることと，それらの回答ことが難しいことを明らかにした。

者が提供するデータの品質との間にあるトレー

この問題についての最新の見解は，
このようドオフを調査している研究者もいる。重ねて言なパラデータ調査ですでに提供されることの他

うが，単一の誤差発生源に注目するのではなく，に回答者についての個人的な事柄を明らかにす

大局的な総調査誤差の展望をもって，より多くることはない，そしてパラデータが（回答者を評の研究をこれらの方針に沿って実施することは価するためではなく）方法論上の目的のために

2 つの立場を一緒にすることに役立つであろう。

使われている限り，回答者に知らせることなく

7

パラデータを使用することは容認可能であるということである。これは，回答者のウェブサイ

パラデータの価値を高める

トの技能を改善するためにウェブサイトを介しレスポンシブ・デザインやアダプティブ・デザ

て回答者を追跡せずに，クッキーを用いることインが使用されるにつれて，パラデータの需要はに似ている。しかし，タイミングパラデータはま成長しつづけるであろう。同様に，
コンピュータ

すます回答者を「スピード違反者（speeders）」やはますます調査データ収集のすべての側面にお「満足者（satisficers）」（すなわち，調査の質問をいて使用されるにつれて，生成されるパラデー

読んだり答えたりする労力を割かない人々）に

タは拡大を続け，
パラデータの成長をさらに加分類するために使用されているので，
パラデー

速させる。パラデータは，
リアルタイムの複雑なタの収集を調査の回答者に伝えるかどうか（おマルチモード調査を管理するために必要である。

よびその方法）の問題は，再び浮上するかもしパラデータは，大規模な調査データを収集するれない。

過程においてますます不可欠な部分になるので，

上記の調査パラデータを広範に導入する上私たちは，誤差発生源を評価するだけでなく無での課題は，潜在的な好機と見ることができる。

回答調整に必要な評価を行うため，
パラデータ

より多くの研究者がパラデータを使用し，彼らの質を評価し，収集されて利用されるパラデーの研究を共有するにつれて，パラデータの需要

タの量と種類を広げることにたゆまず奮励努力が増加する。これは，パラデータの収集，処理おすることだろう。測定誤差に対するパラデータ

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

22

特集

パラデータの活用に向けての当初の注目は，
カバレッジ誤差や無回答誤差，

データは調査の設計と実査を評価し，改善する

標本誤差と調査の費用と労力を含むものへと拡ための情報の追加的情報源を提供する。同様に，大している。

パラデータは，評価や品質管理の他の方法に代パラデータを構成するものの進化とともに，わるものではない。例えば，
パラデータは，特別高まりつつあるパラデータの重要性のもう 1 つな課題に直面している調査員を特定することやの例は，
ウェブ調査の世界から来ている。ウェ

特段の注意が必要な地域を識別することに役立

ブの利用者はますますウェブ調査に回答する

つ。パラデータは，より費用のかかる方法を用いのにスマートフォンを使用するようになっていて追加の監視の必要があるかもしれない調査員

るので，モバイル機器上で調査に答えようとするを識別できる。同様に，調査票の設計においても，

際，
このようなユーザーを識別し，モバイルユー

パラデータは潜在的な問題がある箇所を指摘す

ザーが遭遇する問題を特定するために，
パラデー

る上で有用である。これらの問題には，認知的タの需要が成長している。これは，回答者によインタビュー，
アイトラッキング研究，実験などって使用されているデバイス，
ブラウザー，
およのより集中的な方法を使用しながら対処するこびオペレーティングシステムを識別するユーとが可能である。したがって，
パラデータは調査

ザーエージェント文字列の解析に端を発してい研究者に対して一連の追加的なツールを提供しる（Callegaro, 2010 参照）
。しかし，
ウェブ調査

ている。パラデータは，最も重要な課題に対してのパラデータは，
スマートフォン上のスクロール，

資源と注意を向けることができるように，大規

ピンチ・ズーム，向きの変更，
その他のユーザー

模な調査が直面している問題を定量化するのにの行動を含めるに至るまで，さらに広がった（例

有用である。

2016 参照）。同様に，
えば，Couper and Peterson，

8

パラデータは，特にスマートフォン上での回答
者のマルチタスク行動を検出することに使われ要約と結論

2016; Diedenhofen andている（Sendelbah et al.，

約 20 年の間に，パラデータ概念は，CAIの調

Musch, 2014）。モバイルデバイス向けにウェブ

査過程の特定の部分を記述するという狭義の用調査を最適化する必要が増加するにつれて，
パ

語から──本特集の論文によって示されるようラデータは，
そのような機器を動かすためにリ

CAPI，
CATI，
に，
ウェブ，紙の調査票を含む──

アルタイムで使用されている。回答者に対してデータ収集の多くのモードに適用できる幅広い利用可能なデバイスと技術が広がり続けるに用語に成長してきた。コンピュータ管理の調査

つれて，ユーザーの経験値を向上させることと，用具の測定誤差と利用可能性に焦点をあててい

様々なプラットフォームにおいて回答者が複雑たものから調査過程の他の多くの側面を網羅な調査用具をどれほど効果的に使用できるかをするものにまで成長してきた。パラデータの概理解することの両方の目的で，パラデータの利念は，いまや成熟したものとなり，調査研究用用が増加することであろう。

語の一部として受け入れられている。パラデー

最近のパラデータ利用の増加にもかかわらず，

タの収集，処理および利用は成長を続けている。

パラデータは補完的な役割を提供するものであ調査がますます複雑になり，プロセスのデジタルることを記憶しておくことは重要である。パラ

データが利用可能になるにつれて，パラデータ

データは，標本抽出枠に関わるデータや管理は調査の設計，管理および評価においてますま

データまたはその他の補助データなどを含め，す中心的な役割を果たすことであろう。こうし

他の情報源に代わるものではない。しかし，
パラ

た目的のためにパラデータの有用性を最大限に社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

23

発揮するためにはなお多くの課題が残っている【訳者謝辞】この翻訳の草稿に対して大隅昇先生

が，このパラデータの領域における研究・開発はから有益なコメントを頂きました。謝意を表し

調査研究の分野を前進させているのである。

ます。

訳者注

1）CAI，CATI，CASIといった用語については定訳

3）コールレコード（訪問記録や架電記録）。面接調査がないため，
あえて訳出せず，略語を用いた。

と電話調査の両方を想定して使われる場合はコールレコードとし，文脈から訪問記録か架電記録か明確にできる場合はいずれかに訳出した。

2）コール（call）には，電話調査における架電と面接調査などにおける訪問の両方の意味がある。

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社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

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特集

特 集 論 文パラデータの活用に向けて訪問調査における調査員訪問記録の活用について
事例紹介として
前田忠彦
統計数理研究所データ科学研究系 准教授

る。パラデータの概念については本特集の他論

1

はじめに

文に詳しいので，本稿では「調査の実施に伴い付随的に得られる各種情報」程度に緩やかに考面接法などの調査員が介在する調査では，調えておくことにしたい。こうした訪問調査にお査員が対象者から取得する回答だけではなく，いても，
コンピュータ支援型調査が次第に行わ

完了者と調査不能者の双方について記録するこれるようになり，例えば私が関わったものでも，とが可能な変数，例えば対象世帯の住居に関す「2015 年階層と社会意識全国調査（第 1 回 SSP調る情報や，調査員自身の活動記録なども，分析

CAPI法（Computer Assisted Personal
査）
」
では，

対象とすることが可能である。面接法による社Interviewing：コンピュータ支援による個人面接

会調査の回収率が長期的に低落傾向にある状況

法）が採用されている（SSPプロジェクト事務局，下で，回収率向上や調査不能バイアスの検討に

2016）。その概要を記した同調査報告書中の前資するべく，次の二つの側面を考えることの意

田（2016）でも明確に言及していないが，同調査義は大きいだろう。

ではCAPIであることを利用して，回答者が個々

1. 調査員の行動分析：調査員の行動は，回収率の設問に回答した日時のデータも取得している。

に影響する要因のうち調査主体が積極的に介こうした点では Web調査などと同様に，調査実入することが可能な要素であり，その部分の施中にリアルタイムで得られるプロセスデータ

さらなる研究が求められる。

（としてのパラデータ）の解析が可能だが，その2. 協力者の回答との関連の検討：回収に要した紹介は別の機会に譲ることとしたい。

訪問回数は，項目内容によっては対象者の回

2

答内容とも関連する。
以下この二つの側面に関する簡単な検討事例

調査不能に関する研究を背景としてを紹介する。本稿では，面接法や留置法など調

こうした調査付随情報の解析が要請される背査員による対象者の個別訪問を伴う調査にお景について，私見ではあるが調査主体としてのいて取得される，「パラデータ」と呼ばれるデー

経験に基づいて次のようなことを考えている。

タのうち，特に訪問記録から得られる情報の活

統計数理研究所による日本人の国民性第 13用について，統計数理研究所が行った調査での2015；以下 KS13
次全国調査
（中村・土屋・前田，

経験を元に，多少の情報提供を行うこととした

1953 年以と略記）では回収率が 50％となって，い。訪問調査というのはあまり使われない語か

来の調査で過去最低を記録した。統計数理研究も知れないが，上記の二方法を念頭においてい所が実施した他の関連調査でも回収率の低下傾

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

27

向に歯止めがかかっていない。調査不能（の増に基づくパラデータの例である。本稿の主題と加）の主な理由は一時不在と拒否（の増加），特はしないが，近年の統計数理研究所の調査ではに後者であり，KS13 では不能総数に対して一対象者宅の様子の観察として，表札の有無や，時不在 20％，拒否 59％である。この水準の回収

住居の様子（新しさ，大きさなど）を記録するよ

率では，調査不能バイアスが調査精度に対するうにしている。これらの住居の様子も経験的に深刻な脅威となりうる。事後的な調査不能バイ

は（戸建てか集合住宅かという住居形態の情報

アスの調整（bias adjustment）のための方法を，に加えて）調査不能の説明要因になりうるよう

調整自体の当否を含めて慎重に検討する必要がである。実際 Fushiki and Maeda（2014）ではバある。例えば Fushiki and Maeda（2014），伏木・

イアス調整の文脈の中ではあるが，その一部を前田（2015）はそうした試みの一端であり，中に調査不能の説明モデルの中で利用している。

はバイアス調整の効果が大きい項目も例示されb）や c）の要因について近年統計数理研究所ている。しかし，バイアス調整はあくまで補助的が実施した調査を題材とした検討事例として，な手段であり，
やはり調査不能自体を減らし回b）については Matsuoka and Maeda（2015），c）

収率の点で質の良い調査を実施することが第一については松岡・前田（2015）がある。これらの義的な重要性をもつものと考えている。つまり，研究は調査地点の要因として，地域を都市規模調査不能に寄与している様々な要因の精査が求や地方ブロックなどの大まかな要因で区分しためられる。調査不能の寄与要因は調査デザイン

変数だけではなく，調査地点毎に得られる地点

全体に関わると言えるほど多様であるが，ここ属性を用いて多水準分析を行っている。結果とでは a）
対象者の個人属性や世帯的属性，b）
調査

してはそうした地点変数や調査員変数の効果が地点の要因，c）調査員側の要因，d）調査実施側

一部認められ，
そのことから調査管理についての実施管理面の要因，などを想定しておこう。

の提言などが行われている。二つの論文中では

本稿での主題は d）
要因の検討である。つまり，地点についての公的統計データを利用している調査の有効／不能の説明要因たりうる側面の一が，例えば地点の様子についての調査員観察につとして，調査員の活動状況について若干の分

よりデータを取得するならば，そうしたものも析結果を紹介するのだが，その前にそれ以外のパラデータに含めて考えても良いのだろう。

要因についても多少のコメントを残しておこう。

以下 d）調査実施側の実施管理面の要因としa）については従来からも多数の検討が行われての，調査員の訪問状態についての検討事例をてきたはずである。曰く，女性よりも男性のほ紹介する。繰り返しになるが，実施プロセスにうが，また都市度の高い地域のほうが，そして若おいて少しでも有効回収を増やすための調査管

齢層のほうが，住居形態としては戸建て住宅よ理法の研究が求められる。

りも集合住宅居住者のほうが，調査不能率が高3い。一例として前田（2005）
を参照していただきたい。この論文を含めて，私の分析経験によれ

調査員の訪問記録に関する分析

ば，都市度とは別に地域性として関東圏や近畿

本節では，主に KS13 の調査データに基づく

圏は不能率が高い。また集合住宅の中でもオー訪問記録の検討結果を紹介するが，参考までに，トロック付きのマンションなど，何らかの入場

方法は多少異なるが調査年の近い別の調査での制限を伴う住居は更に不能の可能性が高まる。

検討結果も紹介しよう。

こうした住居情報は，調査対象者宅を訪問してはじめて得られる情報であるから，調査員観察

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

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特集

パラデータの活用に向けて

分析方法など付けるよう調査員に指示したためである。

（1）調査データ（3）分析方法

KS13 では，計画標本 400 地点 6,400 名に対

ここでは保田・宍戸・岩井（2008）と保田（2009）

し，計 19,740 回の訪問が記録された。回収数はに示された方法による調査員活動記録の分析を，

3,170，回収率は49.5％である。調査期間は2013

主に KS13 のデータを用いて例示する。その方

7 回の週末
年 10 月末〜12 月上旬で足かけ 8 週，

法とは調査員の対象者への個々の訪問回の結果を含む比較的長い期間をかけての調査となって

A：接触成功→協力（完了）
B：接触成功→拒を，，いる。

否（非回収），C：接触失敗→接触断念（非回収），2013 年 1 月〜2 月に実施された統計数理研

D：接触失敗→訪問継続，と大分類し，（1）接触究所による「国民性に関する意識動向（2012 年/ A+B+C+D）
成功率 =（A+B）（（，2）協力獲得率度）調査」についても一部の結果を参照する。こ= A（/ A+B）/ C+D）（，3）断念率 = C（（
，4）訪問継の調査は面接法（計画標本サイズ 3,000，回収数/ C+D）
続率 = D（，などの指標を検討しようとす

1,528，回収率 50.9％），留置法（計画標本サイズ

るものである。保田ほか（2008）の提案を少し変3,500，回収数 2,114，回収率 60.4％）という 2 種

a不在に由来するものと，更し，（3）の断念率を（3）類の方法で実施された。以下 DK2012（面接），bその他の理由に分けてより細かく整理する（3）

DK2012（留置）と略記する。

ものとする。

上記いずれの調査も実査のプロセスは，専門調査会社に委託実施したものであり，委託先はKS13

結果と DK2012で異なる。また実査はコンピュータ支（1）回収結果別の訪問回数

援型ではなく，従来法として紙の調査票を利用

訪問記録の分析例を示す前に，
そもそもどのしたものになっている。

ような回収経過を示したのかについて見てみる（2）訪問記録ことにしよう。図 1 に DK2012（面接）の回収経

各調査での訪問記録の内容は概ね共通であ過を示したが，回収と拒否については週末に伸る。例えば KS13 では，調査票の表紙ページがびを示し，ともに上記説明のように対象者の接8 回分
訪問記録のための記録票になっており，

触を伴う結果であることを反映して，累積曲線の訪問状況を記録できるようになっている。調が似た形状を示している。KS13（面接）の回収

査員は各回の訪問日時，接触した対象（本人，家DK2012
経過も同じようなものであるが，（留置）族，それ以外，接触なし）を記録する。調査票のの場合は様子が異なる。

最後に調査完了日時を記録することになってお訪問回数の記録について三つの調査の基礎

り，完了票についてはこの訪問記録の最後の訪情報を示しておく。表 1 は一対象者当たり，調問と調査票末尾の完了記録が一致するのが本来

査結果別（完了，拒否，短期不在，
その他の不能の形であるが，記録に多少の齟齬が生じているに大別）の訪問回数の記述統計である。例えばことも多い。この意味では，調査員が手動で紙KS13 では完了までに平均 2.54 回の訪問が必要の調査票に記録する形での訪問記録は精度が充としたのに対して，拒否はそれより 0.5 回ほど分とは言えないかも知れない。こうした点はコ多い。資料は割愛するが，面接調査の回収と拒ンピュータ支援型調査での改善が期待されるだ

否（ともに対象者への接触が必要）での累積訪8 回目の記録は，絶対数も少ないが，ろう。なお，

問数は，KS13 でも DK2012（面接）でも週末の8
少し性格が異なる可能性がある。というのも，伸びが明確に観察されるのに対し，DK2012（留回より多く訪問した場合，最後の活動の記録を置）では明確には観察されず，調査員の活動方

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1800

1

1600

0.9

1400

0.8
0.7

1200

0.6

1000

0.5

800

0.4

600

0.3

400

0.2

200
0

0.1
▲

▲

▲

▲

0

▲

1

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33
調査日（▲マークは週末）

回収
一時不在

拒否
その他

2

3

4

5

6

（1）接触成功率（2）協力獲得率（3）a 不在断念率（3）b その他断念率

7

訪問回（4）訪問継続率

図 1 動向 2012 調査における経過日数（調査日）と回収などの経緯

図 2 訪問回別の 4 指標の整理（日本人の国民性第13次全国調査）法が調査法によって異なることを示している。

表 1 三つの調査での調査結果別の訪問回数に関する基礎統計

DK2012 で見れば留置法では調査員の訪問回

結果分類

KS13
DK2012（面接） DK2012（留置）
SD
平均
SD
平均
SD
2.54 1.61 2.27
1.46
2.92
1.25
3.07 1.99 2.35
1.56
2.23
1.56
6.70 1.33 5.59
1.53
5.84
1.48
2.29 1.68 2.29
1.64
2.22
1.64
3.08 2.11 2.70
1.86
2.95
1.67
平均

数は少し異なり，回収と一時不在で訪問回数の

1. 回収
2. 拒否
3. 一時不在
4. その他

記録が面接法より多い。また表には示されないが面接法では休日に回収されたケースが全体の67％であるのに対し，留置法の場合では 47％で全体ある。留置法では週末に対象者に接触し調査票を配付，平日に回収するというパターンも多く含まれることが推察される。

接触成功率は，一戸建 >>集合住宅 >オートロッ
ク有の集合住宅（>>は大差あり，>は僅差）とな

訪問記録の分析結果

以下の訪問記録の検討は KS13 に基づく。

るが，接触に成功した後の協力獲得率は住居形

第 1 項の「分析方法」で定義した（1）〜（4）の態別には大差がなさそうである。一般に接触が指標を，訪問回別に整理したものが図 2 である。

困難とされるオートロック住宅の場合の接触成

4 回目までは少しずつ伸びるが
接触成功率は，功率は，訪問回数が浅いうちは通常の集合住宅

それ以降は逓減気味であり，訪問時期としてはとも差があるが，回数を重ねると差が縮まる傾

調査開始後の第 4 週目平日まではほぼ同じ水準向にある。協力獲得率も初回訪問時では他にくを保つが，その後漸減する。協力獲得率もその

2 回目以降は遜色がなくなってらべて劣るが，4 週目
辺りから漸減しており，これらを見ると，いる。

までの活動にくらべてその後の活動で効率が落4ちる。より協力の獲得が困難な対象者が残った結果であると推察される。
住居形態別に接触成功率と（接触に成功した

検討の目的と留意点

後の）協力獲得率を見たものが図3 と図4 である。

社会と調査

協力者の回答と訪問回数の連関の検討

ところで面接法や留置法などの調査員が対象

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特集

0.50

パラデータの活用に向けて

0.80

0.45

0.70

0.40

0.60

0.35
0.30

0.50

0.25

0.40

0.20

0.30

0.15

0.20

0.10

0.10

0.05
0.00
1

2

一戸建

3

4

5

6

7

訪問回

0.00

集合住宅

2

一戸建

オートロック

3

4

5

6

7

訪問回

集合住宅

オートロック

図 3 住居形態別の「(1) 接触成功率」の訪問回別推移

図 4 住居形態別の「(2) 協力獲得率」の訪問回別推移

表 2 三つの調査における訪問回数の平均れた対象者は，在宅率も高いなど接触が容易で，

結果分類

1. 完了
2. 拒否
3. 一時不在
4. その他
全体

1

かつ調査にも協力的な人たちだろう。他方，協KS13
DK2012( 面接 ) DK2012（留置）
平均
SD
平均
SD
平均
SD
2.54 1.61 2.27
1.46
2.92
1.25
3.07 1.99 2.35
1.56
2.23
1.56
6.70 1.33 5.59
1.53
5.84
1.48
2.29 1.68 2.29
1.64
2.22
1.64
3.08 2.11 2.70
1.86
2.95
1.67

力を得るために多数の訪問が必要であった人た
ちには，恐らく（a）単に不在率が高くなかなか会えなかったけれども，調査そのものには協力的な方であったために会えれば容易に協力が得られた対象者と，（b）
接触は当初からできていたが調査には消極的で，訪問の繰り返しを通じてようやく説得に成功した（潜在的にはそれほど者宅を訪問する「訪問調査」では，有効回収に至協力度が高くない）
対象者など，複数のタイプをるまでに要する訪問回数は，対象者の接触の容含んでいるからである。こうした点に留意した易さの指標となるだろう。こうした訪問回数は，上で，結論を下すにあたっては慎重な態度が必

対象者の属性によって異なると思われるが，
そ

要だろう。

うした属性間の違いを考慮した上で，回答内容

なお調査不能バイアスの検討の文脈では前段に対しても何らかの関係があるのだろうか。つのような「調査への協力傾向」といった潜在的まり回答を得るために接触することが容易な対な要因も考慮する価値がある。訪問回数そのも象者と，そうではなかった対象者の間で，何らのではなく別の項目に基づくものであるが，こかの回答傾向の違いが，属性の違いを超えて観うした点を検討した研究例もある（例えば，土察されるのだろうか。この問題についても簡単屋（2010）などを参照）。

に見ておくことにしよう。
以下完了票の回答内容と訪問回数の連関を

訪問回数の分布と回答との連関の例

検討結果の一部を紹介するのだが，あらかじめ

さて，前節と同様に，三つの調査について，今述べておくと，訪問回数の多さの意味するとこ

度は完了票のみについての訪問回数の分布（5ろは，単純ではない。少ない訪問で協力が得ら回以上をまとめる）をまとめたものが表 3 であ

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

31

表3 三つの調査での完了票についての訪問回数の分布

日本人の国民性第 13 次全国調査

K型
回数

＊1

1回
2回
3回
4回
5 回以上
合計

国民性に関する意識動向 2012 年度調査

M型

面接

留置＊ 2

度数

％

度数

％

度数

％

度数

％

508
405
317
183
178
1,591

31.9
25.5
19.9
11.5
11.2
100.0

509
436
280
177
177
1,579

32.2
27.6
17.7
11.2
11.2
100.0

526
398
274
161
169
152.8

34.4
26.0
17.9
10.5
11.1
100.0

896
548
360
159
151
2,114

42.4
25.9
17.0
7.5
7.1
100.0

＊ 1 5 回以上の訪問は一つのカテゴリにまとめた。
＊ 2 意識動向 2012 年度調査の留置票の訪問回数は初回訪問を除いた回数を数えた。

表 4 訪問回数との連関が強かったカテゴリの例（M 型）

訪問回数

全体

1回

2回

3回

4回

5 回以上

♯ 2.30d 交通事故の不安を “感じる ”

59.7％

56.7％

54.6％

48.6％

49.2％

55.5％

♯ 2.13 若いときは楽しむより “将来に備えよ ”

70.1％

65.6％

64.3％

62.7％

53.1％

65.1％

＊ ♯で始まる番号は，日本人の国民性調査での項目の整理番号

表 5 訪問回数との連関が有意な項目数

検定結果

日本人の国民性第 13 次調査

K 型調査票1: N. S.
2: p < .05
3: p < .01
計国民性に関する意識動向 2012 年度調査

M 型調査票

面接法

留置法

質問

属性

質問

属性

質問

属性

質問

属性

67
2
1
70

5
3
10
18

54
7
4
65

6
5
7
18

52
7
16
75

4
5
5
14

61
5
10
76

4
411
6
14

る。既に述べたように留置法では調査票を渡す

ら 5 回目（以上）にかけて，
ほぼ単調に変化して訪問が含まれるという意味で，面接法と訪問プ

おり，
より詳細に検討すると訪問回と年齢の間

2 回目まロセスの内容が異なるので，便宜的に，の連関で説明される部分も多いようである。こでの記録を 1 回目の訪問にまとめている。またの結果が年齢との連関だけで説明されるとすれ全ての調査で 5 回以上の訪問回は少ないので，ば，年齢以上に重要な情報を含まないことにな

それらを一つのカテゴリにまとめている。

る。しかし，
それ以上の情報を含む（調査への協以下の連関の検討については少しイメージが力傾向など，
回答者の態度に関する何らかの情報

わかりにくいかも知れないので，表 4 には KS13を担う）とすれば，例えば調査不能バイアス調整の M型調査票から，連関が強くなった項目（カのために活用しうる可能性がある。こうした点テゴリ）の集計例を二つ例示してみた。項目のを統計的な検討課題とすべきということになる。

内容は 交通事故に対する不安がある ，考え方として 若いときは（楽しむことよりも）将来に連関の検討結果

さて，訪問回数 5 回以上をまとめて，KS13 に備えるべき というようなものである。1 回目か

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

32

特集

パラデータの活用に向けて

表 6 意識動向 2012 年度調査で，訪問回数との間の連関が強かった上位の項目の例

順位

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

面接

留置

問 29.1. この 3ヶ月の行動：地域活動に参加

問 30.1. この 3ヶ月間の行動：地域活動に参加

問 29.11. この 3ヶ月の行動：わからない，答えられない

問 21. 居住年数

問 22. 定住意向

問 23. 近所とのつきあいの程度

問 29.8. この 3ヶ月の行動：地元の自治体のあり方について話題 問 25D. 活動参加：地域の親睦
問 29.3. この 3ヶ月の行動：宗教施設に参拝

問 24. 町内会・自治会の所属

問 29.10. この 3ヶ月の行動：特に該当するものはない

問 17. 選挙への関心

問 29.7. この 3ヶ月の行動：地域の人と防災の話し合い

問 25A. 活動参加：地域防犯

問 21. 居住年数

問 25C. 活動参加：地域の環境保全

問 30. 調査協力理由

問 8. 日本と個人の幸福

問 25C. 活動参加：地域の環境保全

問 13E. 不安感：原子力施設の事故

問 25D. 活動参加：地域の親睦

問 9. 幸福かためになることか

問 16. 日本人全体の生活水準の変化

問 25B. 活動参加：地域防災

問 25B. 活動参加：地域防災

問 19C. 日本の「経済力」

ついては同調査で利用している 2 種類の調査票

因を説明変数とした回帰分析を行うと，訪問回（K型，M型）毎に，協力に要した訪問回数と回数が多くなることに寄与する属性変数は面接法

答者の回答の連関の検討結果をまとめたものがと留置法とでは多少異なるようであるが，就業表 5 である。ここでの検討は訪問回数×回答内状態が非常に強い要因であることは共通する。

容のクロス表のχ 2 乗検定で有意であるか否か，

さて，表 6 には DK2012 調査で「質問項目」のという形で簡便に行っている。結果のまとめは，

うち，訪問回数との連関が強かった項目の例を

いわゆる属性に関する項目と一般の意識などを挙げた。紙幅の関係で質問文そのものを表示す

質問した項目（以下単に「質問項目」）とに分けることはできないが，上位のほうから，項目内て示してある。また複数回答可の項目は便宜的

容の要点が分かるような短文の形で示してある。

に各回答選択肢の選択の有無を一つの項目としこの調査では，「日本人の国民性調査」とは異なた単一回答項目であるかのように扱っている。

る独自項目を多数導入しており，
そうした項目

DK2012 で有意な連関を示す項目が多いことののうち「地域活動の多さ」と関わるものについ理由の一部は，
このような複数回答可の項目がての連関が多く観察される。

含まれていたことである。なお，ここでの属性

では訪問回数は，
年齢（やそれ以外の属性）とは項目の中には，性別・年齢は含めていないが，年異なる独自の情報を持っているのか。詳細は割齢については訪問回数と明らかな連関があるこ

愛するが，前述の連関が強い項目について，訪とが既に分かっている。

問回数を説明変数に投入したロジスティック回

さて，全ての調査を通じて属性項目は概して

帰分析により分析したところ，面接・留置ともに，

訪問回数と連関しやすく，例えば 就業状態 の属性要因（性別・年齢・都市規模・住居形態・学歴・ような項目はその典型である（当然の結果では就業状態・世帯内地位など）をコントロールしたあるが，有職者のほうが訪問回数が多くなると上でも，一部の項目では，訪問回数が少ない人

いう方向の連関である）。なお KS13 の属性項のほうが地域活動に熱心というような方向の有目は KM両調査票で共通，また DK2012 調査に意な連関が残った。つまり，少なくとも一部のついても面接法と留置法で属性項目は共通であ項目に対しては，属性要因以上の説明要因となるが，両調査票で概ね同じ項目が有意になった。

るように思えるという結果である。ただし，有訪問回数自体を被説明変数として複数の属性要

意な連関といっても，効果量としては概して小社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

33

さく，
「細い糸でつながっている」というような

良いかも知れない。

状態の結果だった。したがってこの結論も暫定

調査協力者から協力を得るために必要となっ的なものと理解していただきたい。

た訪問回数についての結論は，やや控えめに考えておきたい。既に述べたことであるが，協力

おわりに

5

を得るまでに必要だった訪問回数の意味は訪問経過に応じて複数ありうるので，例えば「調査調査員の活動は，調査実施者が調査不能に関への（非）協力傾向」という単一の変数──訪問

連する要因として直接制御しうる数少ない要因

回数が多い回答者ほど非協力的と見なされる

2008）。例えば面接調査ではである（保田ほか，ような ──と考えて検討事例数としても本稿でオートロック付きの集合住宅居住者の接触困難

扱った調査だけでは全く不充分で，より多くのが強調されることが多いと思われるが，図 3 や調査での検討の積み重ねが必要と考えている。

図 4 に基づくならば，それ以外の集合住宅と大パラデータの一部として訪問回数をバイアス調

きな違いがあるわけではないとも受け取れる。

整に利用することを試みた先行研究もあるが接触が可能になった後での協力率も，他の住居（Olson, 2013），
ここではそうした方向の検討が形態と大きく違うわけでもない。例えば調査員

日本の調査でも必要になるということのみを述

教育の場で，説明のニュアンスを多少変えてもべて，本稿を閉じることにしたい。

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63（2）
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2009「
保田時男，
，JGSSにおける調査員の訪問記録の分析」『JGSSで見た日本人の意識と行動──日
本版 General Social Surveys研究論文集［8］』7990。

NO.18（2017 年 3 月）

34

特集

特 集 論 文パラデータの活用に向けて

なぜ調査員の訪問記録を分析するのか
保田時男
関西大学社会学部 教授

私はある時期，調査員の訪問記録の分析に大る。規模の大小を問わず，社会調査の企画・設

きな関心を傾けていた。一人ひとりの調査員が計を行う立場の方々に読んでいただけるとあり

いつどのようなパターンで対象者の家を訪問し，がたい。

いつ接触に成功・失敗して，どのように調査を1終えたのか，というパラデータについて，
その整備方法や分析方法を考え，実際にかなり綿密な分析を行ってきた。

訪問記録の分析は事例研究である
最初に，
なぜいま私が訪問記録の新たな分析

その意味で今回の特集で執筆依頼があったこを行わないのかという理由を一言で述べておくとに驚きはないのであるが，正直な気持ちを告と，それは，訪問記録の分析は本質的に「事例研白すると，執筆にはあまり気が進まなかった。編究」であると考えているからである。訪問記録

集委員からの提案は，
たとえば私も深く関わっての分析は，調査員の適切な制御を考えることにいる NFRJ（National Family Research of Japan；

つながり，調査の改善（直接的には回収率の向日本家族社会学会が 5〜10 年おきに実施してい上）に寄与する。しかし，私はその分析成果はる全国調査）など，留置調査の訪問記録について相当な程度，事例的なものであって，安易な一新たな分析を行うことであった。この種のデー

般化には慎重であるべきと考えている。つまり，

タは十分に分析されずに放置されているきらい

ある調査の訪問記録からわかった傾向は，そのがあるので，
その見直しには一定の意味がある

調査の継続調査であるとか，
サンプリングの様のかもしれないと感じて引き受けたものの，いざ式や調査会社が同様の調査など，類似性の高いとなるとやはりなかなか分析意欲が高まらない。

調査の改善のためには役立つが，種類の異なるそこで落ち着いてその理由を考えていたとこ

調査のためにはそう役立つものではない，
といろ，むしろここで考えたことをまとめた方が有うことである。

意義ではないか，という思いに至った。なぜ訪その意味で，
たとえば NFRJの訪問記録の「事問記録の分析をいまは行わないのか。あるいは例研究」を，
まさにいま行うべき理由は私にはなぜ「行うべき」ときがあるのか。前置き（言い見つからなかった。直近に行われた NFRJ08 は訳）が長くなったが，本稿は，訪問記録の分析のすでに実施から 8 年が経過しており，実査時の意義を見つめ直した自省的なエッセイである。

記録や記憶は十分に活用できない。また，
それ大枠の考え方は過去の論考でもすでに示してでも改めて分析を行うならば，逆に次期調査いるが，改めてそのエッセンスをまとめ直すと（NFRJ18）の調査票設計を具体化するもう少しともに実際的な手続き（4 節）についても概観す

後の段階の方が意義がある。いま訪問記録の分

社会と調査

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析を行うことは，
いかにも中途半端に感じられた。
そうは言っても，基本的に大きな傾向はそう変わらないのではないか，と思われるかもしれ

制御外

制御下

社会環境

調査デザイン

調査対象者

調査員

ない。
それはそのとおりである。
しかし，
我々
（調
査企画者）が訪問記録から知らなければならな
いことは，一般的な傾向ではなく，調査の改善につながるような「この調査ならではの」特殊な傾向のはずである。

調査対象者と調査員の相互作用

かつて訪問記録の分析に手を付け始めた際に私がもっとも驚いたのは JGSS-2003 の分析結

2005）。この調査では難度が果であった（保田，

協力か拒否かの判断

異なる A票と B票が用意され，各調査員は全員

A票と B票をほぼ半数ずつ担当していた。当然

図 1 調査協力の概念枠組みながら難度が高い B票の方が回収率が悪かった

出典：Groves and Couper（1998:30）

B票の対象のであるが，訪問記録を分析すると，者は拒否による非回収だけでなく，なんと不在による非回収の割合も高いことがわかった。対も重視するのか。私は Groves and Couper（1998:

象者の不在率は，調査票の内容とはまったく何30）の図式からその重要性が読み取れることをの関係もないはずなのに，A票に比べて B票の繰り返し主張している（図 1）。この図式は訪問

不在率は 2 割以上高かったのである。

調査での調査協力が決まるまでの過程を整理しこれはつまり，難度の高い B票の場合は，調ているが，ポイントは調査企画者が制御できる

査員が少ない回数で早めに訪問を切り上げて部分（右側）と制御できない部分（左側）を明確「不在」と扱っていたということである。このこに区別していることである。つまり，調査企画とから過度に難度の高い調査票は，調査員の訪者は回収率を向上させるために調査デザインや問の意欲にも影響する（拒否される可能性が高調査員の動かし方を改善することはできるが，いので粘り強く訪問する気持ちが弱くなる）こ

社会環境や調査対象者の在り方に変化を求めとがわかり，改善のヒントにもなった。

ることはできない。その意味で言えば，多くの訪問記録の分析の意義は，
このように個別具

回収率の分析が調査対象者の属性（性別や年齢，

体的な調査の改善につながる「事例研究」が第居住地など）の影響を調べることに注力してい一である。その意味で，
その調査事例についてることは奇妙なことである。その種の分析はサ

もっとも知識を有している個々の「調査企画のンプルの偏りを調べるためには役立つが，回収

当事者（あるいはそれに近い者）」が，適切な時率の改善を図るためには直接的には役立たない。

期に分析を行い，後の改善に活かすことが望ま調査員こそが，調査デザイン（調査票やサンプ
ルの設計）以外に制御可能な数少ない要素であしい。

り，調査を改善するためには調査員の行動をよ2

調査員の制御の重要性く把握しなければならない。しかし，実査を調査会社に委託している場合には調査企画者が直では，そもそも調査の改善（直接的には回収率

接的に調査員に接触することはほとんどなく，の向上）のために，訪問記録の分析をなぜかく

社会と調査

その実際の行動を知ることは容易ではない。

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特集

その中で訪問記録は比較的簡便に調査員の客

パラデータの活用に向けてる必要があるということである。

観的な行動パターンを知ることができ，また調

ただし，このような訪問記録の分析はその査員に新たな負担を課す面も小さい（交通費の後の SSM調査の改善に十分には役立てられな請求に際して訪問の記録はもともと必要なたかった。1 つの理由はこの記録が非回収（欠票）

め）。非常に効率的でかつ効果的に調査員の行のケースについてのみ収集されており，回収票

動様式を把握できる手段となるのである。

について同様の記録がなくデータが中途半端であったことにある。このことからもわかるよう

3

訪問記録の分析成果に SSM調査の訪問記録は，調査員の行動を把握するためというよりは，非回収（欠票）による実際的には，訪問記録の分析によってどのよ

データの偏りを検討することを第一の目的としうな知見を得ることができ，どのように調査のて収集されていたようである。実際，調査企画

改善に活かすことができるのか。私が関わったの幹事による分析はそのような視点を中心とし過去の分析成果を紹介しておこう。

2005）
ていたし（三隅，，その後の本調査（2005 年

2005 年 SSM調査の予備調査という位置付け

SSM日本調査）で収集された同様の記録についで実施された「2003 年 SSM日本予備調査」は，ても，回収打ち切りの判断に至る過程を調査の非回収（欠票）の状況について比較的詳しい情基礎情報として残すような意味合いで分析され報が記録されており，非回収の決定日時，訪問

2008）。私がとった分析視ている（三隅・三輪，回数，最終的に誰と会えたか，といった訪問記録

点は大きく異なったのであるが，調査企画者にもある程度収集されていた。2005 年の本調査の近い立場にはなかったこともあり，残念ながら改善に役立てるという明確な目標からこのデー

その成果はあまり活かす機会がなかったというタを分析した経験は，私が訪問記録分析の有効思いがある。

2005）。
性を強く感じる端緒となった（保田，一方，同じ時期に行った JGSS（Japanese Gen-

いくつかの分析結果の中で意外であったのは，

eral Social Surveys；日本版総合的社会調査）の調査員 1 人の担当票数と訪問・回収状況との間

分析成果は，
あとに続く調査の改善にかなり積の関係性であった。担当票数が多いと回収率が極的に反映させることができた。先に述べたと

悪いことは予想どおりであったが，反対に担当

おり JGSS-2003 の訪問記録の分析から，難度の票数が少なすぎる（11 票以下）場合も回収率が悪高い調査票で訪問が早く打ち切られ，非回収が12〜14 票の場合でもっとも回収率がよかっ
く，増えているとわかったことは驚きであり，調査たのである。訪問回数を分析すると，担当票数

票や調査手続きの難度の見直しにつながった。

が少なすぎる場合には，早い時点で訪問を打ち

また，JGSS-2003 の訪問記録の分析からは，切っていた。このことから，少ない票数のため

なぜか「不必要な」予備標本への訪問が多く見に調査地に赴くことは，調査員にとって負担感られることが明らかになった。転居など一定のが大きいのではないかと解釈できた。

要件に該当した欠票は，予備標本に置き換えら

この分析結果が示すことは，より厳しいルーれることになっていた。しかし，訪問記録を確ルで調査員の訪問を制御すべき，ということで認すると，なぜかそのような理由がまったく発はない。多くの調査員は，調査要領で定められ生していない場合でも予備標本の訪問・回収がる以上に訪問を継続しており意欲的であった。

行われているケースが比較的多く見られたの

しかし，最終的にその意欲がどこまで保たれるである。このような予備標本は当然無効なので，かという点において，調査員の負担感を考慮す

調査会社からの納品データには含まれない。そ社会と調査

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図 2 JGSS-2006 における欠票理由の分類フローチャート

図 3 JGSS-2006 における訪問記録のフォーマット

のため，訪問記録を確認するまでこのような事をほぼ終えたころになってから予備標本の必態にはまったく気が付いていなかった。

要が発生してしまうと，
それから 1 票の予備標

なぜ調査員が無駄な予備標本を訪問していた本のためだけに接触・回収という手続きを一か

1 つに非回収の理由が最終的にのかというと，らやり直さなければならなくなる。それならば，どのように分類されるか明確ではないので（一無駄になるかもしれないが，はじめからある程

時不在に分類されるのか長期不在に分類される度の見込みで予備標本を回収しておいた方が負のかなど），念のために予備を確保しておくとい

担が小さいというわけである。

う側面があることがわかった。また，
もう1 つの

このような知見をもとに，続く JGSS-2005 か

理由として，調査員にとって予備標本への訪問

らは予備標本の使用を全面的に取りやめた。その負担感が大きいことがわかった。つまり，何の方が調査員の負担が軽くなり，総合的に見て度か担当の調査地を訪問してその地点での回収回収率やデータの品質にプラスになると判断さ

社会と調査

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特集

パラデータの活用に向けてれたためである。また，欠票理由の分類の仕方

その他，JGSS-2006 の訪問記録については，を明確にすることが，調査員の負担を減らす意

1 人の調査かなり多方面にわたる分析を行い，味もあることがわかったので，欠票理由の分類員による訪問は 1〜2 週間の短期間に集中してをフローチャート式で明示することにした（図おり，休日を過度に重視した訪問を行っている2）。さらに，
これまでの訪問記録は訪問回数やことや，同じ調査員は同じ時間帯ばかりに訪問

最終的な訪問日時を記入するだけのものであっ2009）。一していることなどがわかった（保田，たが，
より詳しく訪問のパターンを把握するこ方で，実際の調査対象者の在宅率は，平日と休との重要性が明らかになったので，毎回の訪問

日でそれほど大きな違いがあるわけではなく，（日時，誰と会えたか）を記録するように改めた

休日の方が，接触できた際に協力を拒否される（図 3）。また，訪問記録を記入するために調査員

確率はむしろ高い。また，在宅時間は個人差がの負担が増えることがないように，これまで別大きく，同じ時間帯ばかりの訪問では接触しに紙（欠票調査票）に記載していた訪問記録の内くい対象が出てくる。

容を調査票の表紙に配置し，調査資料の管理を

これらの意味で，調査員の訪問のパターンに容易にした。

は改善の余地があることがわかった。このようこのような工夫を凝らした JGSS-2005 であな分析は，調査要領に調査対象者の在宅率の傾るが，結果的に回収率はうまく向上しなかった。

向を示すなどの工夫につながっている。

しかし，さらに謝礼の渡し方や依頼状・封筒の4見直しなどを行うことで改善の努力を続けたと
ころ，JGSS-2006 では回収率の格段の向上を見

訪問記録の収集法・分析法

2005 ，
2006 の公ることができた。JGSS-2003 ，繰り返すが，訪問記録の分析は「事例研究」な

55.0％，
50.5％，
59.8％と推移した。
式回収率は，

ので，上記のような傾向がどの調査でも同じよ

ここで重要なことは，訪問記録を精緻に収うに見られるとは限らない。その意味で，それ集していたおかげで，この回収率改善の内実をぞれの調査において，調査企画者が自身の調査

後から検証することができた，ということであについて訪問記録を収集し，分析するという行

る。2005 年は個人情報保護法の施行により社会為自体がもっとも重要となる。

調査への警戒心が過敏に高まった年である。こ

訪問記録の分析結果は安易に一般化できないの 1 年だけは，全国的に社会調査の回収率が一が，その収集・分析の方法にはある程度一般的な2005 年か時的に低くなっている。その意味で，プロセスが成り立つであろう。ここでは私の経ら 2006年への回復は，社会全体の流れであって，験上のノウハウを簡潔に示す。

JGSSの改善成果ではないという疑いも持たれた。

まず，前提として各訪問の結果は図 4 のよう

保田・宍戸・岩井（2008）の分析は，訪問記録に「A 協力」「B 拒否」「C 接触断念」「D 訪問継続」の分析から，
このような社会全体の流れとは別の 4 つに分類できる。ある訪問で対象者に接触に，調査員の訪問の粘り強さが改善されている

できれば，その結果は，協力が得られるか（A），

ことを明らかにした。つまり，JGSS-2006 では拒否されるか（B）のどちらかである。一方，接

前回調査（JGSS-2005）と比べて，訪問回数がか

触できなかった場合には，そこで訪問を打ち切さんでも訪問継続率が維持されており，調査対

るか（C），再度訪問を試みるか（D）のいずれか

象者に接触することが多くなっていることがわである。

かった。接触後の協力獲得率の向上とはまった

このように分類すると，訪問が成功する（調く別の改善成果である。

査票が回収できる）
までのプロセスを以下の 3 つ

社会と調査

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39

A 協力

……回収

接触成功
B 拒否
訪問

非回収
C 接触断念接触失敗
D 訪問継続図 4 各訪問の結果の分類ない。そのために，各回の訪問で「話をした人」に分解して考えることができるようになる。

を記録することが重要になる。たとえば，本人/ A+B+C+D）
接触成功率＝（A+B）（と話をした訪問の記録が 2 回続く場合には 2 回/ A+B）
協力獲得率＝ A（

目の訪問は調査票回収のための再訪問で無効な/ C+D）
訪問継続率＝ D（ので記録からは削除しなければならない。
訪問調査のデータにもこのようにいくつか

3 つのいずれも高いほど回収率の向上に役立つの点からクリーニングが必要になる。たとえば，が，それぞれ意味合いがまったく異なるので，
こ最終の訪問で「本人と話をした」に○が付いてれを分けて考えることができる点に訪問記録をいないのに，調査票が回収できている場合には，詳しく収集する意義がある。

最後の訪問の記録が抜けているのか，
あるいは

実際的には，
すでに図 3 で示した形式で記録を

訪問は記録されているが，○を付け忘れている

1 回ずつの訪問についてこのような分類
とれば，のか，他の記録（回収日時など）から判断しなけが可能になる。次回の訪問が続いている場合は，ればならない。あるいは，日付の記入間違いも

当然その回の訪問結果は「D 訪問継続」というこ

意外と多い。ミスの内容を推測しやすくするたとになる。一方，その回で訪問が終了しているめに月日だけでなく曜日を記入してもらうこと

場合には，調査票の回収状況と照らし合わせるを勧める。また，「話をした人」という文言を用ことで最終の訪問結果を分類できる。調査票がいているのは，「接触した人」や「会った人」のよ

回収できていれば「A 協力」であるし，非回収でうな別の文言だと，
インターホン越しに話した

その欠票理由が拒否の場合には「B 拒否」，
それ場合などに，記入に戸惑う調査員がいるためで以外（一時不在など）の場合には「C 接触断念」ある。話をした人の選択肢に「家族」があるのは，となる。

近年，本人ではなく家族に調査協力を拒否されこのような判断を下すためには，訪問の記録るケースが多くなっていることによる。本人にが「対象者本人とはじめて会えるまで」で打ち切よる拒否と家族による拒否はまったくメカニズ

られていなければならない。つまり，たとえば

ムが異なるので注意が必要である。たとえば，留置調査で再訪問して調査票を回収したときのJGSS-2006 における各種の方策は対象者本人にような訪問は訪問記録からは除かなければなら

よる拒否を減らすことには成功したが，家族に社会と調査

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40

特集

（%）

（%）

45

75

40

70

35

65

30

60

25

55

20

50

15

45

10

40

2005
2006

5
0

パラデータの活用に向けて

35
30

1 回目 2 回目 3 回目 4 回目 5 回目 6 回目 7 回目 8 回目

1 回目 2 回目 3 回目 4 回目 5 回目 6 回目 7 回目 8 回目

図 5-a JGSS-2005 と 2006 における各回の訪問結果から得た接触成功率

図 5-b 協力獲得率

（%）
100

率がどのようなパターンで変動するかを確かめ

95

ることが分析の基本となる。たとえば，図 5 は90

各回の訪問における 3 つの確率の変動の仕方を，

85

JGSS-2005 と 2006 で比較している（保田・宍戸・802008）。接触成功率にはほとんど違いが
岩井，

75

見られないこと，協力獲得率は一貫して JGSS-

2006 の方が高いこと（しかも後の方の訪問回で70

JGSS-2006 では 7 回目以差が大きくなること），

65

降の訪問継続率が落ちていないこと（調査員が60
55

粘り強くなっていること）などがわかる。
訪問記録のデータに加えて調査員の情報（性1 回目 2 回目 3 回目 4 回目 5 回目 6 回目 7 回目 8 回目

別，調査員としての経験年数，担当票数など）
や

図 5-c 訪問継続率

調査地点の情報（都道府県，市郡規模など）があれば結合して分析に活かすことができる。ただよる拒否を減らすことはまったくできなかった

し，その場合はマルチレベルの層を増やした分2008）。
（保田・宍戸・岩井，

析が必要になるし，調査員と調査地点の対応関適切にクリーニングができれば，そのデータ係を考慮することに注意しなければならない。

はパネルデータの技法で入力・分析できる。つ

統計的にはやや複雑なデータとなる。

まり，各回の訪問を 1 レコードとするロングデー

5タに整理して分析を行えばよい。先に示したよ
うに，各回の訪問結果を「A 協力」「B 拒否」「C 接訪問記録の分析は将来への投資である

触断念」「D 訪問継続」の 4 つに分類し，そこからここまで調査員の訪問記録を収集・分析する算出される接触成功率，協力獲得率，訪問継続

意義と具体的な成果・方法について概括した。

社会と調査

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適切にデータを収集・分析することは意外と大込んだりしてでも，訪問記録を分析できるくら変であり，もしかすると，訪問記録の分析のたいの余裕を確保した方がよいのではないだろう

めにここまでの労力を割く余裕はないと感じるか。その投資が，長期的には将来の調査を地道かもしれない。だが，経験則から言えば，訪問記に改善することにつながっている。

録の分析にはそれだけの労力を払う価値がある。
さらに言えば，
このような周辺的なパラデー
タの収集・分析に労力を避ける余裕をもって調査企画を立てなければならないのだと思う。や【付記】日本版 General Social Surveys（JGSS ）や大げさな話になるが，日本の学術的社会調査

は，大阪商業大学 JGSS研究センター（文部科学は，全般的にぎりぎりの人員と予算で必要なデー

大臣認定日本版総合的社会調査共同研究拠点）

タをなんとか収集・分析しているきらいがある。

が，東京大学社会科学研究所の協力を受けて実調査の規模を縮小したり，テーマの範囲を絞り施している研究プロジェクトである。

文献

2005「
保田時男，
，回収率の改善のための調査員の制御についての考察」尾嶋史章編『現代日本におけるジェンダーと社会階層に関する総合的研
究』（科研報告書）：319-327。

Groves, R. M. and Couper, M. P. 1998 , Non response in Household Interview Surveys.
Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.
2005「
三隅一人，
，2003 年 SSM日本予備調査における回収状況の基礎分析」尾嶋史章編『現代日本におけるジェンダーと社会階層に関する総合的研究』（科研報告書）：277-294。

2009「
────，
，JGSSにおける調査員の訪問記録の分析」『日本版 General Social Surveys研究論文
集［8］』：79-90。

2008「三隅一人・三輪 哲，，2005 年 SSM日本調査の欠票・回収状況の分析」三輪 哲・小林大祐編『2005 年SSM日本調査の基礎分析──構造・趨勢・方法』（2005 年 SSM調査シリーズ 1）：17-29。

社会と調査

2008「
保田時男・宍戸邦章・岩井紀子，，大規模調査の回収率改善のための調査員の行動把握──
JGSSにおける訪問記録の分析から」『理論と方法』23（2）：129-136。

NO.18（2017 年 3 月）

42

特集

特 集 論 文パラデータの活用に向けて電話調査における
パラデータの活用
城川美佳
富山大学大学院医学薬学研究部（医学）
公衆衛生学講座 助教

1

市外局番 市内局番

はじめに

個人番号

03- ×○×● - △●×●

電話調査の実施においては，電話番号と利用

第 1 次抽出単位（PSU）

者名のリストを入手できない場合が多い。社会調査で対象者抽出に利用されることの多い住民

042- ×○× - △●×○

基本台帳や選挙人名簿に，電話番号が記載されていないためである。代替リストとして電話帳

市外局番 市内局番

個人番号が考えられるが，電話帳への掲載には職業による偏りがあることが知られており，また世帯人

図 1 電話番号の構成員数による掲載の有無の違いも指摘されている

1998）。近年では，電話帳への掲載（城川・西川，拒否の割合が増えたことに加え，NTT（旧電電

本法はリストがなくても世帯抽出を可能とす公社）の回線を用いない電話回線も出てきたこるが，一方で，電話番号が事業所あるいは居宅とから，電話帳は対象者抽出には適さないと考の区別なく割り当てられているため，実際に調えられている。

査を行う際に業務用の回線か居宅が所有してい1978 年にジョセフ・ワークスバーグが発表

る回線かを確認する過程が加えられている。ました Random Digit Dialing法（以下，RDD法）

た，日本では行政区と市外局番・市内局番が示の変法（Waksberg, 1978）は，電話番号が，①数

す地区に多少のずれがあるため，事前に市外局

字の羅列によって作成されている，②地域を表

番と市内局番をリストアップしたうえで，調査

す番号と回線を所有する世帯を表す番号で構

対象地域から外れている可能性についても，確成されている（図 1）。この性質を持っているこ

認する必要がある。

とを利用して，リストに頼らずに電話番号を用概して，事業所は連続して電話番号を取得す

いて世帯抽出する手法である。この手法は社ることが多い。また，調査対象外の電話番号や会医学的分野においても海外で利用されてお未使用の電話番号も連続していることが考えらり，米国の BRFSS（The Behavioral Risk Factor

れる。ワークスバーグ変法では，
このような電Surveillance System：健康リスク関連行動に関

話番号の特性を利用して，不必要に電話をかけする調査）は本法で実施している代表的な例でる回数を減らす工夫を取り入れている。すなわ

ある。

ち，地域を示す番号（市外局番，市内局番）に個

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

43

表 1 PSU の回答状況と回答を得るまでの電話回数

1回
2回
3回
4回
5回
6回
7回
8回
9回
計

未使用

569
6

地区外

業務用

183
23
13
5
6
5
2

1

1

FAX
75
4
1
1
1
1

576

1

237

82

未使用

地区外

業務用

38.8
26.5

0.1
0.0

16.0
8.6

拒否

不在

回収

218
63
22
11
14
4
5
2
2
341

39
4

37
20
7
4
2
6
2
4

2
106
9
150

82

※単位：回線

表 2 電話回線の状況の比較

PSU

本調査

FAX
5.5
5.9

拒否

不在

回収

23.0
19.9

10.8
28.5

5.5
10.7

※単位：％

表 3 PSU 抽出におけるアクセス回数別の本調査での実施状況

未使用
業務用

FAX

拒否
不在
回答
計

1回
211（22.7）
97（10.4）58（6.2）
193（20.8）242（26.1）
128（13.8）
929

2回
142（22.0）54（8.3）42（6.5）134（20.7）200（30.9）75（11.6）
647

3 回以上
390（31.8）89（7.3）65（5.3）229（18.7）355（29.0）
97（7.9）1,225

計743（26.5）240（8.6）
165（5.9）556（19.8）797（28.5）300（10.7）2,801※単位：回線（％）

人番号の上 2 桁を加えた 8 桁で示される番号を帯の番号として利用することも可能である。

第 1 次抽出単位（Primary Sampling Unit; PSU）

本稿では，電話調査におけるパラデータにつとし，PSUに下 2 桁の数字を加えた代表電話番

いて，私が RDD法を用いて 2002-2006 年に実号に実際に電話をかけ，事業所や未使用などの施した社会医学領域での調査（20 歳以上の居住対象外の電話番号，調査参加に同意を得られな者を対象）で取得したものを用いて概説する。

かった電話番号の PSUを除外する。調査で使用

2する PSUを抽出したうえで，無作為に抽出した
下 2 桁を加えた電話番号に電話調査を行うので第1次抽出単位（PSU）の状況と本調査での実施状況ある（PSUは地区を示す番号が付帯しているの先述したように，ワークスバーグ変法ではで，各 PSUからの抽出数を割り当てることも可

PSUに 2 つの数字を加えたものを PSUの代表番能である）。このような手順を踏んで実施する号として調査を実施し，回答が得られた PSUをPSUの抽出，対象世帯への依頼，電話調査では，用いて調査を進めることとしている。PSUの抽対象者への依頼，の各段階で情報を取得できる。

出において，代表番号の調査実施状況で各 PSU

さらには，追跡調査の実施では，電話番号をそでの調査実施可能性を予測させるものであれば，の番号が付置された電話回線を所有している世パラデータとして有用な情報となると考える。

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

44

特集

パラデータの活用に向けて

表 4 電話回線の状況

番号作成標本数
有効回収
対象の該当者がいる世帯数
有効回答率
未使用（未使用 ，移転 ，故障含む）
業務用

2004 年実施
東京都特別区
12 月土・日の 2 日間
3,429
305（8.9%）449（13.1%）
67.9%
906（26.4%）
209（6.1%）
153（4.5%）786（22.9%）65（1.9%）585（17.1%）
343（10.0%）30（0.9%）24（0.7%）23（0.7%）

FAX

拒否
対象者不在
呼出音のみ
留守番電話のみ
話し中
対象外（該当者なし，不明）
その他

2005 年実施
北海道 S 市12 月金・土の 2 日間
4,064
319（7.8%）432（10.6%）
73.8%
1,395（34.3%）249（6.1%）
141（3.5%）920（22.6%）63（1.6%）467（11.5%）392（9.6%）35（0.9%）33（0.8%）50（1.2%）※単位：回線（％）

2002 年に実施した調査（東京都特別区を対象たとき，各群での調査時の実施状況による違い

1,483 群の PSUに調査を実施として実施）
では，が見られた（表 3）。すなわち，代表番号に 1 回ア82 群を抽出した。
し，

PSU
クセスして抽出された（調査が実施できた）

除外された PSUのうち，代表番号が未使用だっ2 回，は，
あるいは 3 回以上アクセスが必要だったものは，ほとんどが 1 回アクセスしただけで確

た PSUに比べて回答を回収できた回線数が多認できた（表 1）。FAXの確認は，同一電話回線

かったが拒否の割合も多かった。不在のまま終を通話と FAXに切り替えて使用している可能

了した回線の割合が少なく，比較的アクセスが性も考慮して，複数回アクセスするという作業容易だったことが推察される。一方で，PSU抽を加えたため，確認終了までのアクセス回数が出時に複数回のアクセスを要した群に若年層の未使用よりも若干多くなっている。業務用回線

回答が多かった。本調査の際には，PSU抽出時

1 回で判明したのは全体の 77%でについては，のアクセス回数にこだわらず，むしろ複数回アあったが，最大で 7 回アクセスしている。拒否とクセスを要した PSUでは十分にアクセスするこ回答が得られた PSUの結果が得られるまでのとが望ましいと考えられた。

アクセス回数は，同様の推移が見られた一方で，

3

対象者が不在と判明するまでに要したアクセス

2 回以下と 7 回以上に二極化された。対回数は，電話調査における調査環境

象者が不在の場合，電話対応者から対象者が在2004 年と 2005 年に実施した調査での
表 4 は，

宅している時間や曜日に関する情報を収集して，電話回線の状況を示したものである。同一の調

次の電話に利用しているが，それでも直接話が査目的，依頼文，調査票を用いて，東京都特別できない場合が多いと考えられる。

区と北海道都市部のある市（S市）を対象地域とPSU抽出時と本調査での実施状況とを比較すしている。本調査で利用した電話番号の回線数

ると，未使用，地区外，業務用回線の割合は減に対して，S市では未使用が多く，東京都特別区

少しており，
この作業の有用性が確認できた（表

で呼出音・留守番電話が多い傾向が見られるも2）。また，PSU抽出時に回答を回収するまでののの，概して同様の傾向を示している。パラデー

2 回，
3 回以上の 3 群に分け
アクセス回数で 1 回，

タから見る限り，都市部に居住する成人を対象

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）45

表 5 調査実施状況とアクセス状況

アクセス回数

1回
2回
3回

4 回以上

曜日

時間

月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
土曜日
日曜日
9-12 時13-16 時
17 時以降回答（n=300）210（70.0）51（17.0）17（5.7）22（7.3）34（11.4）
37（12.4）35（11.7）
43（14.4）
47（15.7）
39（13.0）64（21.4）
74（24.7）
106（35.3）120（40.0）

拒否（n=556）462（83.1）
57（10.2）22（4.0）15（2.7）55（9.9）43（7.7）31（5.6）66（11.9）120（21.6）
108（19.4）
133（23.9）117（21.0）210（37.8）229（41.2）

計（n=856）672（78.5）
108（12.6）39（4.6）37（4.3）89（10.4）80（9.4）66（7.7）109（12.8）
167（19.5）147（17.2）
197（23.0）
191（22.3）
316（36.9）349（40.8）※単位：回線（％）とした調査では，その電話回線の使用世帯に地

2003：115）とは曜日別の分布が異なり，週川，域による違いはないと考えられる。

末に向かって回答割合が増えているようである。
但し，土曜日での回答割合が少なくなっており，

4

電話調査の曜日・時間

対象者のライフスタイルの変化が影響している可能性がある。

電話調査においても，他の調査手法と同様，調査状況を回答者の属性で検討すると（表対象者につながるまで何度かアクセスを図る必7-9），分布状況は 1999 年調査のものと多少分布要がある。曜日や時間といった電話をかけるタが異なるものの，回答者の性別や年齢は回答を

イミングは，回答の回収の有無と関連している得られた曜日によって分布が異なっており，
まと考えられる。パラデータを用いて，電話をかた世帯人員数の違いは，回答を得られた曜日だ

けるタイミングを検討することができる。

けでなく，時間帯も関連している。このように，

2002 年調査における調査回答と拒否でタイミ

異なる回答者の属性を広く収集しようと考えた

ングの状況を比較した（表5）。アクセス回数では，場合，様々な時間帯や曜日でアクセスを図る必調査参加拒否となった群のほうがアクセス回数

2003：117）。
要があると考えられる（城川，も少ない。また，
アクセスした曜日では，拒否は

5

週末に多くなっており，回答が得られた回線が日曜日にやや多いものの全体に分布しているのと異なっている。しかしながら，アクセスした

電話調査回答者の追跡調査における脱落

日本の場合，電話番号はその世帯が地区外に時間帯は両者に違いは認められなかった。

移動，
あるいは回線使用を解約しない限り，同

2002 年調査の調査回答者の調査状況を検討

一の世帯が所有している。従って，先述したよ

した（表 6）。回答を最終的に得られた曜日は，

うに電話番号を世帯番号として使用すること

日曜日が最も多く，次いで金曜日，木曜日，と続が可能である。初回の調査で対象者が特定できいた。また，時間帯では時間が遅いほど回答がるので，その回答者を追跡することが可能と考得られている。1999 年に私たちが東京都特別区

2002 年調査えられる。私たちの調査研究では，に居住する成人を対象とした別の調査結果（城の参加者，
および 2004 年新規調査の参加者を社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

46

特集

パラデータの活用に向けて

表 6 曜日・時間帯別回答者数

月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
土曜日
日曜日
計

午前

昼間

夜間

計

2.7
1.7
5.7
3.0
0.0
3.7
8.0
24.7

3.3
4.3
5.3
2.3
6.3
5.0
8.3
35.0

5.7
6.3
0.7
9.0
9.3
4.3
5.0
40.3

11.7
12.3
11.7
14.3
15.6
13.0
21.3
100（300）※単位：％（人）表 7 性別曜日別。時間帯別回答者数

時間帯

曜日

午前
昼間
夜間
月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
土曜日
日曜日

男性（n=94）

女性（n=206）計（n=300）

26.6
36.2
37.2
10.6
12.8
7.4
13.8
11.7
19.1
24.5

23.8
34.9
41.3
11.7
12.2
13.7
14.6
17.6
10.2
20.0

24.7
35.3
40.0
11.4
12.4
11.7
14.4
15.7
13.0
21.4

※単位：％（人）表 8 世帯人数別曜日別。時間帯別回答者数

時間帯

曜日

午前
昼間
夜間
月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
土曜日
日曜日

1 人（n=74） 2 人（n=83） 3 人以上（n=144） 計（n=300）
31.1
28.9
18.7
24.7
32.4
31.3
38.9
35.3
36.5
39.8
42.4
40.0
16.4
8.4
11.1
11.4
10.9
10.8
13.9
12.4
9.6
16.9
9.7
11.7
9.6
13.2
17.4
14.4
9.6
14.5
19.4
15.7
15.1
14.5
11.1
13.0
28.8
21.7
17.4
21.4

※単位：％（人）表 9 年齢群別曜日別。時間帯別回答者数

時間帯

曜日

午前
昼間
夜間
月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
土曜日
日曜日

20・30 歳代
（n=76）
26.3
27.6
46.1
13.2
9.2
7.9
14.5
18.4
17.1
19.7

40・50 歳代
（n=112）
21.4
33.9
44.7
14.3
9.8
10.7
14.3
20.5
12.5
17.9

60 歳以上（n=112）計（n=300）

26.8
42.0
31.2
8.1
17.1
15.3
13.5
9.0
10.8
26.2

24.7
35.3
40.0
11.4
12.4
11.7
14.4
15.7
13.0
21.4

※単位：％（人）社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

47

2002 年調査参加者

n=300
回答（移転を含む）
41.0%

2004 年追跡調査
回答
62.0%

2005 年追跡調査

拒否
13.9%

拒否
58.4%

不在
17.6%

業務用
0.3%

未使用
6.5%

不在
0.3%

不在
100%

a）2002 年に初回参加した群2004 年調査参加者

n=305
回答
38.4%

拒否
40.3%

不在
10.8%

業務用
1.0%

回答
45.8%

拒否
29.2%

未使用
25.0%

未使用
7.5%

FAX
1.3%

その他＊
0.7%

2005 年追跡調査
2006 年追跡調査b）2004 年に初回参加した群＊その他：死亡 0.35% ，対象地区外に移転 0.35%

図 2 調査参加者の追跡調査

表 10 追跡調査での調査アクセス時間

2002 年
調査

午前
昼間
夜間

午前

54.6%
38.1%
14.0%

2004 年調査
昼間

夜間

24.2%
38.1%
34.0%

21.2%
23.8%
52.0%

は可能と考えられた。ただし，電話番号自体は世帯を示す番号であり，対象者の状況が変化す
ること，
また追跡までの期間内に電話番号の使用形態が変更される可能性を考慮すべきである。

2002 年調査と 2004 年調査の両方に参なお，加した者において，同様のアクセス時間で回答

2006 年まで追跡調査している（図 2）。2002 年が得られる様子が見られた（表 10）。追跡調査を

2004 年の追跡では 1 回線が調査参加者のうち，実施する際には，初回調査時に取得したパラデー

業務用となっており，
また 1 回線は電話番号がタ（アクセス曜日や時間）を参考にできる可能性

新しい電話番号に転送された（対象地域内の移が高い。

動）。さらに 2005 年の追跡調査では，新たに未6使用に変わった回線が発生した。2004 年に初回

2005 年に業務用，未使調査を実施した群では，

さいごに用への変更が発生しており，対象地区外への移電話調査は，調査員管理が容易であり，また転，対象者の死亡も発生した。2006 年の追跡で対象者のライフスタイルに合わせて，調査実施

は，未使用への変更が発生していた。また，追跡の時間帯をある程度延長することが可能という

1 回目の追跡で約 4 割に減調査への参加割合は，利点がある。その利点がどのように調査実施状

2 回目の追跡ではさらに半減した。同一対
少し，況に影響しているかを検討することは，今後の象の追跡調査に有線の電話番号を使用すること

電話調査にとって有用な情報であると考える。

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

48

特集

パラデータの活用に向けて

平成 25 年 3 月の時点では，世帯数 5,557 万（総様子が窺われる。電話調査も固定電話から携帯

2013a：28）に対して固定電話の契約数は務省，電話の利用の検討に移行しつつある。しかしな

5,681 万（総務省，2013b：353）と 1 世帯 1 回線はがら，携帯電話の電話番号は，
スマートフォン，所有している計算となり，調査での電話利用はPHS等の携帯電話種類，回線業者，契約時の店可能と考えられる。しかしながら固定電話の契舗所在地の情報が含まれているものの，肝心な約数は減少の一途を辿る一方で携帯電話の契利用者の現在地を示す情報がないために，
ワー

約数は増加し，
その契約数は固定電話の契約数

クスバーグ変法とは異なった工夫が必要である。

を大きく上回っているのが実情である。特に若電話調査の利点を活かした手法の確立が望ま

い 1 人世帯は携帯電話回線のみを利用している

れる。

文献

1998「
城川美佳・西川浩昭，，電話調査回答者の属性と電話帳収載状況」『日本公衆衛生雑誌』45（4）：309-319。

pdf, 2016 年 11 月 30 日確認）。
2013b『────，，平成 25 年版情報通信白書（PDF
版）』（http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/
whitepaper/ja/h25/pdf/index.html, 2016 年 11
月 30 日確認）。

2003「Waks城川美佳，，医療・保健領域の電話調査，
berg変法」『行動計量学』30（1）：111-119。
2013a『
総務省，，住民基本台帳に基づく人口，人口
動態及び世帯数（平成 25年 3月 31日現在）』（http://

Waksberg, J., 1978, Sampling Methods for Random Digit Dialing , Journal of the American Statistical Association, 73(361): 40-46.

www.soumu.go.jp/main_content/000244523.

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

49

特 集 論 文

ウェブ調査におけるパラデータの有効利用と今後の課題
大隅 昇

林文

統計数理研究所 名誉教授

東洋英和女学院大学人間科学部 名誉教授

矢口博之

簑原勝史

東京電機大学理工学部 准教授

株式会社シー ･エス･マーケティング･ジャパン 代表取締役社長

な場面で，コンピュータ支援による調査情報収

1

はじめに

集
（CASIC: Computer Assisted Survey Informa-tion Collection）が容易となった。情報量が増え
最近の調査実施環境が直面する諸事象，た

貴重なデータが集められるようになったが，問とえば，回答率の低下，無回答や調査不能の増題が複雑になったともいえる。このことから，加，
そしてさまざまな調査誤差要因の影響によ

欧米の調査方法論研究の根底には，調査データ

り調査の質の確保が非常にむずかしくなって分析の共通した目標として，可能な限り整っいる。ウェブ調査も例外ではなく，回答率や参た測定を行い，総調査誤差（TSE: Total Survey

加率は低下の傾向にあり，検証すべき課題も無Error）の低減を考えることが調査の質の向上数にある。インターネットが普及したとはいえ，につながる，という考え方がある（Groves et al.,

ウェブ・パネルあるいはそこから得られる標本

2004；大隅・鳰 ，2012）。こうした研究の支流のは，一般母集団はもとより，
インターネット母集

1 つに パラデータの研究 がある。パラデータ

団をどう代表するのかという根本的な問題が依の概念，その誕生から現在に至る経緯や，その解然としてある。とくに，確率標本の利用が困難

釈，適用場面などについては，本特集の Couper

で，多くは非確率標本となることで偏りが生じ，（2017），松本（2017）の報告に詳しいのでそれをしかもさまざまな調査誤差（とくに，カバレッ

お読みいただきたい。
3

ジ誤差，無回答誤差，測定誤差）の影響が考え

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

本稿の目的は，ウェブ調査 におけるパラデー
3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

られ，それらがあまり明 らかでないことがある

タの取得過程と利用場面について，基本的な情（Tourangeau et al., 2013; Dillman et al., 2014）。

報を紹介することにある。欧米の研究はかなり一方，多くの研究で指摘されているように，進んでおり，
しかも多岐にわたる。一方，日本国

ウェブ調査で得られる調査データは便利な商

内ではほとんど知られていない分野である。こ品となっており商用化が進んでいる（Couper,

こではまず，
われわれの過去に行った実験調査

2008; Tourangeau et al., 2013; 大隅，
2010）。大における基本的な指針を述べ，つぎにウェブ調

半のウェブ調査データの利用者にとっては，
そ

査におけるパラデータとは何かを概観する。さの質よりも，価格や即時性，利便性が優先されらに，パラデータの取得過程の考え方，具体的るようになった。しかし，商用の調査は別としなパラデータの種類と例示，
いくつかの調査でて，学術研究にウェブ調査を用いる場合は，
かな

得た回答所要時間（パラデータから得られる情り慎重な対応が必要である。

報のごく一部）にもとづく簡単な分析例を述べ

ウェブ調査に限らず調査実施過程のさまざま社会と調査る。おわりに，パラデータを巡る今後の課題，効NO.18（2017 年 3 月）

50

特集

用や問題点について触れる。

ング・データの記録分析」「公募型・非公募型パネルの比較」がある。

実験調査の経緯──パラデータ分析のきっかけ

2

パラデータの活用に向けて

当時は回答者行動を電子的に追跡し統計分析を行うことを説明する用語がなかったため，独

欧米では，早くからオンライン調査に関する

自に「トラッキング・データ」
と名付け，
パラデー

多様な研究が行われてきた（詳しくは以下を参タという用語ができる前からこれを用いてきた

照；Bethlehem and Biffignandi, 2012; Couper，が，意味するところはほぼ同じである。
「公募型・2008; Dillman et al., 2014）。しかし日本国内では，

非公募型パネル」とは，確率的パネルを用いるか

マーケティング・リサーチなどの商用場面での否かに関連する。これも実験調査時の「登録者急速な普及に比べ，研究対象としてオンライン集団」（ウェブ・パネルであり標本抽出の対象と調査の特性そのものを体系的に詳しく検証する

みなすことができる標本抽出枠相当の集団）のことはほとんど行われてはいなかった。

構築方法を説明するために用意した語句である。

そうした中で，大隅ほかは1996年末にインター

ウェブ調査では，用いるウェブ・パネルの形態

ネット調査と従来型調査法の比較研究を目的とをどう考えるかは重要である。本稿では「公募した研究課題「調査環境の変化に対応した新た型と非公募型」としたが，これは欧米研究でい1997 年にはじめてな調査法の研究」に着手し，う非確率的パネルと確率的パネルに ほぼ 対応

2003 年
実験調査を実施した（第 1 次）
。その後，すると考えてよい。Couper（2000）の 8 分類にまでに，継続的に実験調査（第 2 次〜第 4 次）をよると，「公募型」はボランティア・パネルであり進めた（以上［第Ⅰ期］）。さらに，複数のウェブ・（Couper分類の「タイプ 3」）「，非公募型」
は，確率

パネルを同時点で比べる共同実験調査（2006 年，

的パネルに相当する（Couper分類の「タイプ 7 あ［第Ⅱ期］），異なる課題の複数の実験調査（2010

るいは 8」）。

年〜2012 年，［第Ⅲ期］）と進めてきた。
［第Ⅰ期］

非公募型パネルの利用が重要だが，過去の実の実験調査については，実験調査の目的，調査験調査時点ですでに，
これの利用は限定されて設計，調査内容，調査結果（分析概要や集計デーいた。また現時点ではほとんど存在しない（パタ）他，個票を除くすべての情報を開示していネル構築が面倒，調査システムの維持管理，調2000；大隅ほか，
2004）。他の実験る（大隅ほか，

査費が高いなどの理由で，商用として成り立た

調査の結果も機会をみて開示してきた。この一ない）。重要なことは「確率的パネルと非確率的連の実験調査として，約 70 回（おもなウェブ調

パネルによるウェブ調査」があり，両者の特性は査が 52 回）の調査を行った。

かなり異なること，両者の違いを意識した調査

3

3

3

3

3

3

3

3

いずれの実験調査でも「実施要領」を設けて
3

3

3

3

3

3

3

や分析が必要ということであるが，
これを留意

3

実施環境を標準化し調査を行った。重要なことして行った日本国内の調査研究はきわめて少なは「ウェブ・パネル間に差異があること」で，適2012）。
い（樋口ほか，

切な比較検証を行うには，調査実施条件をなる

3

べくそろえることが必要である。このため，複数の調査機関への協力要請と合意形成を行った。

ウェブ調査の特徴とパラデータの分類

また実験調査の開始時に，ウェブ調査の技術的過去の研究報告で，ウェブ調査のさまざまな要素や特性に注目し，いくつかの項目を要件と特徴が指摘されてきた。とくに，パラデータの2000；大隅ほか，
2004；
した（詳細は大隅ほか，

分析からみえてくる特徴としては，「回答率・参2007，2008）。その中に「トラッキ大隅・前田，

加率と調査内容の関係」「完答と未完答あるい社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

51

は無回答，中断の関係」「回答所要時間の傾向」

タブレット端末，
スマートフォンなど）を介して「初頭効果の可能性」「質問項目の難易度と回答

自動的に集めること。

遷移パターン」「調査票形式の回答への影響（グ

電子調査票の作成には（調査回答データの取

リッド，
プルダウン・メニュー，
スクロール形式と得のために），原則として HTMLを用いること。

ページング形式など）」「ストレートライニングをパラデータ収集のために，
ソフトウェアある

含む労働最小化行動・最小限回答行動の可能性

いはスクリプト言語などを用いて作成したツー（satisficing behavior；つまり調査質問を読むこルを必要とすること（JavaScript，PHP，Java，とや回答するための労力を割かないこと）
」
「自

Perl，
ASP. NETなど）。

由回答データの取得過程の評価」など，さまざまな項目を調べてきた。こうした傾向分析を行う

ウェブ調査におけるパラデータはその構造うえで注目される研究課題の 1 つが，
パラデー

的な特性，
とくに 情報の集約度 の程度に応タとそれを用いた調査評価分析の方法である。

じて 4 段階に分けて考える（Kaczmirek, 2009;

パラデータの特徴は，調査過程における諸事

Heerwegh, 2011）。
「第 1 段階」
は，調査過程で生象を，調査実施者側（調査主体）
から回答者側（調

じる回答者の個々の回答行動・動作（マウスの査対象者）を観察・測定し，そのデータを調査のクリック，移動，画面内やブラウザ内での位置，質の改善，調査誤差の低減などに役立てること

キーボード打鍵などの発生時点とその時間情を意図して積極的に集めることにある。また，

報）
をパラデータとして測定記録することで，通ウェブ調査に固有の考え方でもない（Couper,

常この段階のデータは 非構造的な文字列情報

1998; Couper, 2017; Nicolaas, 2011）。

である。
「第 2 段階」
では，第 1 段階で取得のデー

まず，ウェブ調査におけるパラデータ の要

タを，回答者別に動作単位の回数を計数し各動件を整理する（Couper, 2005; Kaczmirek, 2009;

作を説明する変数に変換する。
「第 3 段階」
では，

Heerwegh, 2004; Heerwegh, 2011; Kreuter and

回答者および変数の単位で情報を要約する。そCasas-Cordero, 2010 などを参照）。

して「第 4 段階」
では，ここまでの要約情報から，集約度の高い具体的な諸指標（統計量）を誘導

調査対象者または回答者に対して，明示的なし統計分析を行う。たとえば，回答率や参加率，応答（回答記入，口頭回答，回答選択肢を選ぶな

完了率，無回答率，中断率，
ページあたり回答

ど）を求める必要がないこと。

所要時間，総回答所要時間など，多数の指標をつまり，調査対象者の意識しないところで（観用いてパラデータ情報を総合的に要約分析する。

測測定が行われていることが知らされずに），調

さらに，調査システム上で具体的にパラデータ

査システム上で集められるデータであること。

を集める際の 技術的側面 からこれを分ける

データは，調査対象者単位・個人単位で取得（Couper, 2005; Couper, 2014; Heerwegh, 2011;

利用可能であること（実際には，発生事象単位

Callegaro, 2015）。つまり，実際の測定メカニズとなる）。

ムと具体的に測定される内容を「サーバー側パラ

データは，より一般的に意味のある調査情報

データ」（SSP: server-side paradata）と「クライア

として要約化されること。

ント側パラデータ」（CSP: client-side paradata）

具体的に，調査の質を評価する 指標 としての 2 つに分けて考える。

利用可能であること。

「SSP（サーバー側パラデータ）
」とは，
ウェブ調

原則として，
コンピュータ支援の環境下で集査を運用する調査システムを実装したサーバー

める。具体的には，調査用具の情報機器類（PC，

上で観測される事象のログ情報から得られる

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

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特集

パラデータの活用に向けて

データのことで，調査実施者あるいはシステムた，
これが調査票の全ページ（ウェブ・ページ単運用者が測定可能なデータである。
「CSP（クラ位）
ですべて記録される。
3

3

3

3

イアント側パラデータ）」とは，調査対象者（クラ測定した原始データは，通常は 長い「文字イアント側）のコンピュータ上で生起する事象を列」 として記録される（集約度の「第 1 段階」）。

観測記録することで得られるログ情報とそれをいわゆる非構造的データであり，行列形式にもサーバー側（調査実施者側）に送ることで得ら

CSPの取得が可能ななっていない。なお，（商用）れるデータのことをいう（この処理は回答者にソフトやサービスが多数公開されている（Click-

はみえていない）。

density，
Clicktale，Crazy Egg，m-pathyなど）。ま3

調査票設計には HTMLを用いるが，
この他に，

3

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3

3

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3

3

3

た研 究 者 が公 開 しているソフト もある。たと調査システムの管理運用やパラデータを取得す

えば，Heerwegh（2011）の作成した JavaScript

るツールを用意するために，さまざまなスクリを用いたソフトや，Kaczmirek（2009）の UCSP

プト言語も用いる。また，利用目的の性質上，通（Universal Client Side Paradata）などがある。回常は，CSPとして取得したデータのほうが SSP

答行動の分析を目的として，CSPの取得を意図よりも多くなる傾向にある。たとえば，SSPのしたツールを調査システムに組み込むことは，日代表的な情報は，IPアドレス，調査実施側（サー本国内の商用ウェブ・パネルでは，
おそらくほとバー側）が配信した調査票ページの発信情報，

んど用いられていない。

クライアント側からデータを受信した際の時間

パラデータから得られる情報

4

情報（タイムスタンプ），回答情報（フォームデー
タ）を含む，
ごく限られたログ情報である。

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CSPは，調査票にアクセスした回答者が，
一方，

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3

文字列のままでは統計分析には適さないので，
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3

3

個々のウェブ・ページ内でどのような回答行動

分析可能な形式に変換する操作やソフトウェ

をとるか，
その事象を追跡し記録することで得ら

ア が必 要 となる。われわれの場合は，HTMLれるデータである。HTMLや，
それに JavaScriptとサーバー側スクリプト言語である PHP（PHP

で作成したパラデータ取得用のツールを組み込

Hypertext Preprocessor）を用いて，おもに SSP

むことで，CSPとして，回答者の回答行動を時として文字列を記録している。ここで，PHPの間軸に沿って非常に細かく追跡できる。

替わりに Perlや ASP.NETなども利用可能であ

回答者の回答行動の記録は，動作（マウス・ク

る。調査票の質問量やレイアウトの複雑さにもリック，
キーストローク，タップなど）が生起しよるが，多くの場合，こうした文字列情報は非た時点を測定することで得られる。たとえば，

常に長く量も多い。文字列がどのようなものか，

調査票のあるページへのアクセス時点やページ例をみるのが早いので，簡単な例とそこで取得

閲覧時点，質問文の選択肢を選んだ時点，選択できる情報の一部を示そう。図 1 は表 2 の〈調査肢の選び方が一度でなく選び直した時点，最後1〉で得られた文字列情報の一部で，ある回答者に選んだ選択肢のクリック時点，と回答行動履8 ページの調査票のうち，はじめの 2について，歴を詳細に記録する。通常の調査測定では，回ページの追跡状態を示してある。

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3

3

3

3

3

3

3

3

答者が質問のどの選択肢を選んだかという情報

文字列は ASCⅡテキストファイルで，「" " 」でだけを 静的に取得 している（選んだ選択肢が括った部分が 1 つのセル（要素単位）であり，
カ

わかるだけ）。しかし，パラデータとしては，最ンマで区切られたエリアが 1 つの情報要素とな

終の選択肢が決まるまでのすべての行動を双方る。たとえば①で，回答者の基本情報（IDなど）

向的なやりとりを通じて 動的に記録 する。まを確認し，アクセスがあったことを記録する。続

社会と調査

NO.18（2017 年 3 月）

53

①

（管理サーバー名）,2012/02/24,10:41:46,（IP アドレス）,"*GET_VARS*,'hjn=20110095','userid=
D310388',*POST_VARS*",Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0)②（管理サーバー名）,2012/02/24 10:41:51,（IP アドレス）,"*GET_VARS*,*POST_VARS*,'goNextPage= 次 へ ','userid=310388,'hjn=20110095','jobno=11101743','current_step=page01','step=page01','page=1','Tktpl_UserAgent=--NO
VALUE--','Tktpl_Feature=--NO VALUE--','Tktpl_Browser=--NO VALUE--','Tktpl_Screen=--NO VALUE--','Tktpl_Document=--NO
VALUE--'",Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0)（管理サーバー名）,2012/02/24 10:43:29,（IP アドレス）,"*GET_VARS*,*POST_VARS*,'Q1=4','Q2=3','Q3=2','Q4=1','Q6=1','Q7_2=1','Q7_1=1','Q7_6=1','Q8_a=1','Q8_a_3_Other=','Q8_b=1','Q8_b_3_Other=','Q8_c=1','Q8_c_3_Other=','Q③ 8_d=1','Q8_d_3_Other=','Q8_e=1','Q8_e_3_Other=','Q8_f=1','Q8_f_3_Other=','goNextPage= 次 へ ',' userid=
D310388','hjn=20110095','jobno=11101743','current_step=page02','step=page02','page=2','Q5_Q25_flg=2','Q7shf=2,4,1,3,5,6,7'",Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/5.0)

図 1 文字列情報の例（おもに SSP）
マスク部分は開示できないので伏せ字とした。また，（管理サーバー名）（IP アドレス）には実際の情報が入るが，ここは仮の文字列を入れた

表 1 パラデータ（SSP ，
CSP）の文字列情報から得られるおもな内容

取得情報

ユーザー ID

取得内容の例
パネル登録者に付与の ID
マイクロ秒（ms）単位で測定が可能；回答所要時間の測定（選択肢単位 ，質問項目単位 ，ページ単位など）；調査票へのアクセスのみ・回答中断の情報；事象発生時点（例：クリック）とその時間間隔など；ページ閲覧開始
や質問文の選択肢の選択時のクリック時点の時間情報
HTML（フォームデータ）の形で，回答選択肢別に回答者から受信ラジオ・ボタン，チェック・ボックスのオン／オフ，その回数；選択肢を選ぶ順序 ，回答選択肢変更の有無とその履歴など
テキスト・フィールド，テキスト・ボックスの識別；書き込みの有無 ，書き入れた文字数やボリューム確認；キー操作情報や記入所要時間
利用ブラウザ，OS ，それらのバージョンなどの情報
画面サイズと解像度；ブラウザの画面サイズ；搭載ソフト／プラグイン・
ソフト（FlashPlayer ，Java など）のインストールの有無と設定有効の確認

タイムスタンプ（事象発生時の時間情報）
回答データ
回答選択肢の選び方
自由回答
ユーザー・エージェント文字列情報（UAS）
クライアント側の PC の情報

く②では，時刻の他，
ジョブ管理番号など，
シス

回答数（頻度）とは一致しない。パラデータの処

テム管理に必要な情報と，回答者がウェルカム・

理の面倒な理由の 1 つが，
この回答者の調査質ページ（表紙ページの page01）
に入り，
「次へ」
を

問への回答とパラデータは 1 対 1 に対応しない

クリックしたことが記録される。③では，同じことにある。これを統計分析可能な形式（たとく時刻と管理情報，
それに，
この回答者が選んだ

えば行列形式）に変換するソフトを作成して使質問 1（Q1）から質問 8（Q8）までの個々の選択える形に整える（集約度の「第2段階」）。また効率肢が記録され（受信データ），
さらに「次へ」で次的なパラデータ分析を行うには，処理分析ツール

ページへの移動が確認される。以下同じように，を作ることが必要である。ここでは，おもに統

8ページまで続く。この例で示したSSPに加えて，計ソフトウェア JMP（バージョン 12.2.0，SAS

CSPで得られる情報を含め，文字列として具体

Institute Inc．
）
を用いて分析を行った。

®

的に得られる おもな情報 を表 1 に要約した。
3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

5

各回答者の示す個々の行動が，時間軸に沿っ
3

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3

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3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

3

て発生事象単位で非構造的な文字列情報として

パラデータの簡単な分析記録されるが，前述のようにこのままでは統計分析例とする調査データを，過去の実験調査分析を行うことができない。ある回答者の個々から 2 つ選びその特徴を表 2 に要約した。2 つのの事象数（発生件数）は，回答者によってさまざ

調査は 2 節で述べた区分に従うと，［第Ⅲ期］のまであるから，調査回答そのものの回答者数や一部に相当する。パラデータの特徴がよくみえ

社会と調査

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特集

パラデータの活用に向けて

表 2 分析に用いる調査の概要

略称
項目〈調査 1〉

調査課題
調査名略称
調査実施年月日
調査対象地域ウェブ・パネルの種類
全質問数とその内訳①最大クリック数［ラジオ・ボタン，チェック・ボックスの総数］②テキスト・フィールド数③自由回答の質問数④グリッド形式のみの質問数［グリッド形式の最大クリック数］
調査票のページ数（ウェルカム・ページを含む）〈調査 2〉

日常の生活と伝統的な本と読書についてのおうかがい
価値観に関する調査（電子書籍利用 ，本と読書調査）
基底意識調査本と読書に関する調査
2012 年 2 月 24 日（10 時）
2010 年 1 月 8 日（17 時）〜3 月 1 日（10 時）〜1 月 12 日（9 時）
首都圏（埼玉県 ，千葉県 ，東京都 ，神奈川県）
いずれも非公募型

41

27

292

206

20
4

15
1

ラジオ・ボタン（2 問）［52］

ラジオ・ボタン（1 問）
［18］

8

16

回答回収の強制打ち切り

質問の意味がやや難しい
テキスト・フィールドへの数値
テキスト・フィールドの「その他」 記入が多い
書き込みが多い
分岐 ，パイピング処理がある
郵送調査とレイアウトをそろえた
ページあたりの質問数を少なくことでページあたりの質問数が多い した
いくつかの質問で，選択肢の並び
いくつかの質問で，選択肢の順をランダム化した
並び順をランダム化した〈調査 1〉〈調査 2〉のいずれも「部分的に回答制御」として以下を設定
各設問で無回答を選んだ場合 ，警告を出して回答要求を行う
ページ間の往復は可としページ間の回答行動の履歴をすべて記録
いずれも行わない（調査期限内 ，常時オープンとした）

無回答時のアラート

いずれも「あり」

質問項目のおもな特徴

回答制御の有無るように，調査票の質問数（項目数と選択肢数），

Couper（2017）も，これをパラデータと考えるか

レイアウト（グリッド形式の使い方，
その個数），どうかには慎重な議論が必要であると指摘して

ページ数，設定機能（回答制御の程度，分岐やパいる。しかし，回答者が調査票を確認してからイピング処理）などに変化のある調査を選んだ。

回答完了までの時間情報を追跡し，
これを要約

3

3

3

3

3

3

3

化することで回答率が得られるという点で，パ
ラデータと無関係ではない。一方，回答を完了

調査の質を測る指標

前述のパラデータ取得と集約度の各段階に応できない無回答や中断を「無回答率」「中断率」でじて，さまざまな指標が得られる。代表的な指測ることができる。調査の質を考えるうえでは，標として回答率があるが，これだけでは十分と無回答（率）とその発生理由を知ることも重要はいえない。回答率は，調査依頼者数（実際の配である。ウェブ調査では高い回答率や参加率は

信数）のうち実質的に調査に協力し回答完了（完期待できないので，無回答情報の分析は重要で答，回収はできたが一部回答が欠損の項目無回ある。回答率や参加率，完了率や無回答率，中答）となった回答者数の割合である（なお，非確断率などを総合的に調べることはきわめて重要率的パネルの場合は，参加率 の利用が勧めらだがここでは指摘にとどめる。

れている。AAPOR, 2016; ISO26362; Callegaro

and DiSogra, 2008）。回答率をパラデータに含回答所要時間の考え方とその分析

めるかどうかについては異見がある。提唱者の

社会と調査

ウェブ調査に限らず「回答所要時間」は調査

NO.18（2017 年 3 月）

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の質を測る重要な指標の 1 つである（例：態度強答所要時間」 を調べる。取り上げた 2 つの調査

度の測定）
。回答者は調査依頼を確認し，調査票

は，表 2 にあるように調査票の質問数や選択肢にアクセスし，内容を読み，指示に従って質問文

数，
質問文の種類（選択肢型質問，自由回答質問）を読み，回答を考えて選択肢を選び …… と回答

やレイアウトなどにかなり違いがある（詳細はを進める。このときパラデータから得られる時略）。この調査は郵送調査との比較を目的とし間情報は多様であり，回答者に何らかの動作が2011）の追加調査であり，た2010 年調査
（林ほか，発生すれば（例：マウスの移動やクリック，文字

その郵送調査で用いた質問紙型調査票に類似し列の書き込み），そのたびに各動作とその発生時たレイアウトを用意した。よって 1 ページあた

点，その所要時間（時間間隔）を求めることもでりの質問数が多い。

きる。つまりクリックが動作発生時点の確認のここで〈調査 1〉について，箱ひげ図でページ有無を決める（なお，
スマートフォンやタブレッ

ごとの回答所要時間の分布を示した（図 2，
ペー

ト端末の場合，クリックをタップやスタイラス・

ジごとの記述的統計量の評価分析が重要だが略ペンによるタッチと読み替える）。

した）。図 2 の回答所要時間分布はかなり特徴的

調査票のあるページ内の動作発生事象 の時である。
〈調査 1〉に限らず，過去に行ったほぼす

間 情 報 を測 るとき，いくつかの要 素 に分 ける

べての調査において，回答所要時間分布には共（Kaczmirek, 2009）。なおここで「ページ」とは，通した傾向がある。

3

3

3

3

3

3

ブラウザ上に表示される区分単位のことをいう。
たとえば，時間変数 として，回答時間（クリッ

裾が非常に長い大きく歪んだ単峰分布となる。

ク時点），
ページ時間（データ送信時間），
マウス

分布の特徴は 1 つの統計量では測れない。平移動時の運動量記録（位置，軌跡など），思考時

均値（図内折線）はほぼ過大評価となり中央値

間（回答内容を考える時間），
タイムラグ（サーバとの乖離が大きい。中央値の利用を勧めることー側とクライアント側の情報授受で生じる時間が多いが十分ではないことがわかる。

差）と設定し，これらの総和を，ページを配信後，回答者（クライアント）から回答を受け取るまで変動が大きい。標準偏差の他，歪度，尖度，四分位範囲などを総合的にみる必要がある。

の ページあたりの「回答所要時間」（サーバー

歪度が大きく非対称となり，尖度も極端に大時間） とする。こうした時間変数にもとづき，

きい。四分位範囲が小さく，限られた範囲に値回答者が調査票の開始ページから終了ページが集中する。

までの回答行動を追跡する（Kaczmirek, 2009;

変動係数が大きく，相対的な変動も非常に大Heerwegh, 2011）。パラデータの取得・分析を重きい。

視する研究者たちの関心は，得られたパラデー

対数や逆数の利用も考えられるが，
それでもCSP）の分析が，調査の質を測る指標と
タ（SSP，

歪みが大きい分布となる。少なくとも正規分布なり得るのか，回答行動の何を測っているのかや対数正規分布のような分布にはならない。

（例：質問文の内容の適否，質問数や調査票のボ

回答者がページ内情報を確認する負担が重い

リュームや回答負荷など），
パラデータの種類でと回答者間の変動が大きくなりはずれ値が増え

質の違いはあるのか，上述の時間変数の相互のる傾向にある。

関係が調査の改善にどう関与するのか，などにある。

〈調査 1〉の回答所要時間は「調査の前半から中取得情報の分析は多様だが，ここでは SSPか間あたりの回答負荷が大きい」「page05 は，質ら得られるもっとも簡単な ページあたり「回問数が多く選択肢数も多くクリック数が増える，

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パラデータの活用に向けて

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回
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分
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page07

page08

図 2〈調査 1〉のページ別の回答所要時間の分布
分布の裾が非常に長くなるので，値の大きい上の方をカットし縮めた

自由回答質問があることで変動が大きく回答負干無理があったかもしれない）。

荷が大きい」「全体に回答者間の回答行動の変動が大きい」などの傾向がみえる。

page07：選択肢数の多いグリッド形式のラジさらに個々の回答者が各質問項目に対してど

オ・ボタンとチェック・ボックス，
それにテキス

のような回答行動をとったか，
たとえば，回答

ト・フィールドがある。

所要時間が非常に短いスピーダーと，反対に異page08：ここに「電子書籍と電子書籍端末」

常に長い回答時間を要した回答者とは，回答内についての説明文があり，これを読んで，ラジ容が異なるのかどうかなど，
つぎの段階の分析

オ・ボタンとチェック・ボックスから選択肢を選が必要である。たとえば，回答者を回答パター

ばねばならない。

ンと回答所要時間で類型化し，質問項目の選択

page13：ここは，
1 つ前にある 6 つの選択肢か肢の選び方に初頭効果がみられるかを調べるな

らなる質問で選んだ回答選択肢に対する意見を2007）。
どが必要になる（前田ほか，

自由回答として記入する。よってかなり回答負〈調査 2〉についても回答所要時間を調べよう

荷が高く変動も大きい。

（図 3）。この調査は 1 ページに 1 問を配置した

page14〜16：ここに人口統計学的項目がある

ページが多い。回答所要時間の長いページの特が，ページあたりの質問数が多くなったため，

徴を拾い出すと下のようになる。選択肢（ラジ

若干回答所要時間が長くなる。

オ・ボタン，
チェック・ボックス）の数が多いこと，
自由回答の書き込みなどで回答所要時間が増え

回答所要時間の回答推移パターンの観察
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て変動も大きい。ここでは，中央あたりと後半視点を変えて，回答完了となった個々の回答の自由回答，後半の人口統計学的項目の質問で者の各ページの回答所要時間の遷移の傾向を回答負荷が大きくなっている（調査票設計に若「回答推移パターン」
として調べた。例として
〈調

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ジ
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分
︶

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page01 page02 page03 page04 page05 page06 page07 page08 page09 page10 page11 page12 page13 page14 page15 page16

図 3〈調査 2〉のページ別の回答所要時間の分布

査 1〉の全回答者について，回答者ごとに各ペー

えば，回答所要時間を複数の層に分け（例：5 分ジの回答所要時間の遷移を折線で結んだ回答

10 分刻み）刻み，，
これと各質問項目との関連分

推移パターンを描き全体の傾向を観察したうえ，

2007）。
析を行う必要がある（前田ほか，その中で総回答所要時間が「10 分未満の 233 名」

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パラデータの利用価値は，回答者の回答行動
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（約40％）と「40 分以上を要した15 名」（約2.6％）と回答データ（調査データ）を併せた分析が可の 2 グループに分けてみた。

能となることで，従来の調査データだけの回答

回答所要時間が短い「10 分未満」のグループは，傾向の探査から一歩踏み込んだ別の視点からの若干の例外はあるが回答パターンが総じて類似分析を可能とする。たとえば，つぎのような場

し全体に変動が小さい（回答所要時間が短い範

面でパラデータの利用が考えられる（こうした囲にあり，各ページをためらいなく回答を終え分析も多々あるが略す）。

ている）。一方，回答所要時間が長いグループは，
どこかのページで回答に戸惑うなど，さまざま

回答の手抜き現象（労働最小化行動など）のなパターンが観察された。

可能性がある場合，質問文をきちんと読み込ん同じ調査内容でも回答者の回答行動には違いで回答するか。

があるはずで，その違いをパラデータから得た回答拒否や無回答，回答中断はどう関係する

回答所要時間のパターンで観察することもできのか。たとえば，自由回答質問があると回答中

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る。しかし，
こうした行動の違いが，回答者が実
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断が多めになるなどの現象はある。

際に選んだ回答選択肢の分布にどう影響したか「微妙な質問」で，回答選択肢の選び方にためまではわからない。もう一歩踏み込んで，たとらいがあるか，あるいは簡単に選ぶのか。

社会と調査

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特集

パラデータの活用に向けて

プロービングや警告メッセージが必要かどう

的変数との関係，回答者の PCスキルと回答内かの判断の目安。たとえば，スピーダーに近い

容や回答分布の傾向との関係，
そして総調査誤

回答者に，よく読んで回答するように促すメッ差の低減にどうつながるかなど，重要な課題にセージを出す（筋金入りスピーダーには効果が言及することが必要である。パラデータを巡るないという報告もある；Tourangeau et al., 2013）。

話題は，
すでに調査方法論の重要な研究課題のストレートライニングや回答のスキップが生

1 つとなっている。同時に，以下のような問題点

じたら，同じようにメッセージを出す。

も指摘されている。

プロービングやプロンプトを画面に表示する

調査の質の改善にどのように利用できるのか，

手法は，労働最小化行動を低減するという報告

パラデータから調査の質の改善に寄与するようもある（Tourangeau et al., 2013）
。しかし，
パラ

な 具体的な指標 を探すこと。

データから得られる指標にもとづき，あらたな

パラデータの測定操作が，調査過程に支障を

分析用変数をどのように作り，それをどのようもたらす懸念。たとえば調査システムの負荷がな質問文と組み合わせて分析するか，適切なモ増大し，システムの不具合や誤回答の増加につデル化をどう行うかなどは模索の段階にあり今ながるようなことがあっては利用する価値がな

後の研究課題である。回答所要時間の区分化 1

い。そういう懸念はないのか。

つを考えても，実はむずかしい操作である。最

つまり，パラデータの質と実際の調査データ

近の研究に，回答所要時間の分布を 5％刻みでの質の確保との間のトレードオフの検証が必要

区分し，「短い（上位 5％）」「長い（下位 5％）」「普であること。たとえば，パラデータ測定を行う

通（中間 90％）」と要約し，
これと「回答不良」（スことによる調査データの質に対する対投資効果

ライダー形式，
グリッド形式の質問で，ストレートの検証など。

ライニングが観察された割合）との間に有意なパラデータの誤差特性の検証，
とくに総調査関係がみられたという興味ある報告がある（埴誤差との関連を調べること。

2015）。一方，
淵ほか，われわれの調査では，
スト

パラデータ取得から分析に至る一貫した処理

レートライニングが顕著に現れた例は皆無ではに必要な 効率的なツールの構築 が必要である

2007；大隅，
2010）。とないが少ない（前田ほか，こと（意外と面倒なこと）。とくに，諸指標の算

くに，調査票の質問量，質問の内容や難易度，予出・分析を容易にするツールの開発。

想回答所要時間との関係で，どのような区分がよいのかを決めることはそう簡単ではない。

情報通信技術の急速な進歩により調査用具の利用環境の多様化が著しい。たとえば，従来は6

おわりに──今後の課題

おもに PC対応でウェブ調査を行っていたが，これがスマートフォンやタブレット端末などに移ウェブ調査という調査方式の検証や取得調査

行し，回答環境が大きく変化している。このこ

データの質の評価や改善に，
パラデータがどうとで，無回答誤差や測定誤差の観察が益々むず利用できそうか，
その考え方，利用可能性，具体かしくなっている（Callegaro, 2015）。

的な取得方法や適用場面について，例をまじえさらに看過できない課題に「倫理上の問題」てごく簡単に紹介した。実際にはさらに踏み込がある。回答者行動を電子的に追跡することは，

んだ分析，
とくにパラデータの利用が有効な，得技術面ではかなりのことが可能である。しかし，られた調査データの回答傾向分析，人口統計学

どこまで測定してよいか ，回答者に対するイ

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59ンフォームド・コンセントはどうあるべきか とルでは，
パラデータ取得のためのツールを用意いった問題には慎重な対応が求められる（たとすることに，協力が得られにくいであろうこと

Singer and Couper, 2011；パラデータの取えば，（日常的にパラデータを利用していないし，調査

得を回答者がどう考えるかを調べた興味ある報システムに測定ツールを組み入れることに消極

Couper and Singer, 2013）。
告。この他，的であろう）。

われわれも，当初からこの倫理問題にどう対

上述のように，倫理上の問題も考慮せねばな

処するかを念頭に，実験調査を慎重に進めてきらない。

た。通常は，調査協力者には調査実施時に，得られた回答データの扱いについては，個人情報のパラデータに関する欧米の研究は非常に進ん

守秘を含めて説明を行っている。ウェブ調査のでいる。これに比べ，本稿はいかにもつたない

場合も同様で，調査依頼時に類似の対応を行っ内容となったことは否めない。また，
ウェブ調ている（登録時や挨拶文の中で説明するなど）。

査に関しては，日本国内では類似の研究報告をしかし回答時の回答行動の記録を行っている

みる機会もほとんどない。しかし，情報量は少

ことまでは説明していない。われわれの実験調

ないものの欧米の研究とは微妙に異なる知見も査では，技術的制約もあるが，収集データの内得られている（回答率，中断率，無回答率や回答容を限定し，
おもに SSP（サーバー側パラデー

分布）。わずかな証拠しかないが，国の違いによタ）について収集分析するように努めた。これるパネル登録者の特性，回答者の性向の違いなを拡大して CSP（クライアント側パラデータ）まども関連すると思われる（回答傾向が国によっでも詳細に集める場合には，回答者に対して何て異なる可能性がある）。このようなことから，らかの説明を行うことが必要になるであろう。

パラデータの研究はもとより，公募型パネルのCouper（2017）にあるように，回答者にどこま特性を，さらに丁寧に検証することが喫緊の課でを知らせるかの見極めが必要である。このこ題である。
もっとも懸念することは，学術研究で，とは，
ウェブ調査に限らず，電子的データ収集方

ウェブ調査を単に便利な調査ツールとして安易式を用いる他の調査方式（CATI，CAPIなど）にに使うことである。
「易きにつく」は簡単だが危も通底することである。パラデータに関する国険も大きい。まずは調査方式としての特性を詳

内の研究は活発とはいえない。とくにウェブ調

しく調べ，利点・欠点をよく知ったうえで慎重査の場合は，
つぎに挙げるような理由で，現実にに用いることが肝要である。

はパラデータの取得，分析が次第に困難になっていると思われる。
欧米と異なり，学術的調査に適したウェブ・【謝辞】本稿の執筆にあたり，Mick P. Couper

パネル，
とくに確率的パネルが少ない。しかも，氏（ミシガン大学），小野裕亮氏（SAS Institute

実験調査の機会が得られにくい（利用者・委託Japan，JMPジャパン事業部），樋口耕一氏（立命者ではあっても，調査方式自体の評価分析は行館大学），山田一成氏（東洋大学）の各氏には，貴

いにくい）
。

重なご助言，資料のご提供などをいただきまし
たこと，厚く御礼申し上げます。また，
これまで数少ない非公募型ウェブ・パネル（部分的に確の実験調査の実施にあたって，ご協力をいただ率的パネル）
も，次第になくなる傾向にある。

いた調査機関，関係者の皆さまに，この場をお多くは商用の公募型パネルであり，実際に多借りしてあらためて厚く謝意を表します。

くの研究報告でもこれを用いている。商用パネ

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特集

パラデータの活用に向けて

文献

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隅昇（監訳）「調査法ハンドブック」
朝倉書店刊がある）

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翻訳版が朝倉書店から刊行予定）

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Surveys: The Tailored Design Method (fourth
edition), Hoboken: John Wiley & Sons.

※欧文文献のみを挙げた。なお，本特集の Couper（2017）で引用の文献は除外した。本文もたくさんの紙幅をいただいたが，なお意を尽くせずわかりにくい部分もある。そこで，本稿の元となった原稿を以下のサイトに掲載した。ここでは，回答所要時間のほか，回答完了と中断，回答遷移パターン，回答率などについて述べた。なお，
アップロード版には，本稿で引用の欧文・邦文文献および関連 URLのすべてを一覧としたので，ご利用いただければありがたい。

Groves, R. M., Fowler, F. J., Couper, M. P., Lepkowski, J. M., Singer, E. and Tourangeau, R.,U R L： h t t p : / / w o r d m i n e r. o rg / w p - c o n t e n t /uploads/2017/01/ParadataInWebSurveys.pdf

Das, M., Ester, P. and Kaczmirek, L. (eds.), 2010,
Social and Behavioral Research and the Internet: Advances in Applied Methods and Research
Strategies. New York: Taylor & Francis.

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